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摘要：科学技术水平不断提升，视频监控系统的功能也更加多元化、智能化、数字化，将人脸识别技术运用其中，更能增强系统的功能性，本文研究人脸识别的技术构成，分析人脸识别的数据运营，并进一步深入探究在视频监控系统中有效运用人脸识别技术的方向，从服务应用、视频结构化、视频分析、多系统联动四方面入手进行总结，以充分发挥人脸识别技术的价值。
关键词：人脸识别；视频结构化；多系统联动
引言：
当前已经有很多社区安装了人脸识别系统，其中存在的缺陷是对功能的应用较单一，只是简单的门禁。人脸识别系统能实时更新数据是非常关键的，为解决数据孤岛的管理缺陷提供技术支持。在云平台数据链接的作用下，能实现与其他数据中心的资源交换和共享，促进人脸识别系统发展成为功能更健全的楼宇安防系统。与多家执法单位实现系统对接，加强对人们生活的安全保障。
一、人脸识别的技术构成
目前社会已经进入到大数据时代，人脸也是社会数据信息的重要部分。实现人脸识别涉及到多方面的原理和知识，包括对人脸的检测、定位、校准和对比。目前计算机技术和光学成像技术已经发展到一定水平，促进人脸识别技术的产生，其中同时集成了人工智能、机器学习、视频图像处理的技术。预计在未来五年的时间内，我国人脸识别在市场范围内所覆盖的规模将会呈复合形式增长，平均增长率为25%。预计在2021年，人脸识别所占有的市场规模将为51亿元。市场对人脸识别有巨大的需求，因此该技术有着广阔的应用前景。目前人脸识别在安防和金融这两个领域中切入较深，随着时间的推移，新的增长点也已经出现，就是移动智能硬件终端，也就是说在未来的短时间内，人脸识别技术将会在这三大领域中快速增长。有学者展开调查研究，统计安防行业的产值情况，2017年我国安防行业的总产值达6200亿元，同比约增长了16.98%，在最近的这两年时间内维持着强劲的增长趋势。在构建安防系统的工作中，视频监控是其中的核心内容，在我国的安防产业中占很大的市场份额，而在视频监控中，人脸识别又具备相当的技术优势[1]。
二、人脸识别服务的实现
人脸识别服务是将人的脸部特征信息作为基础，能通过计算机实现对人脸图像的处理，并做进一步的分析和理解，能准确识别身份，是一种智能服务。在正式使用人脸识别服务前，应该充分了解人脸识别服务的产品介绍、适合的应用场景、服务的使用限制。就使用服务而言，人脸识别技术有WEB化的服务管理平台，能起到有效的控制作用，采用的管理方式是以HTTPS请求为基础，以API管理为主。在为客户服务时是运用开放API的方式，此时用户就需要把人脸识别集成到第三方的系统上，之后才能正式使用。用户需按照规范的程序开通人脸识别服务，第一步是申请服务，登陆人脸识别管理控制平台，只需开通一次服务，以后需要使用则无需再次进行这一步。完成这一步骤需要对OBS展开操作，需同意服务授权，进入到开通服务的界面，点击服务授权，就完成了OBS的授权操作。第二步是获得请求认证，可以用两种方式调用人脸识别的API，一种是token认证，另外一种是AK/SK认证，该方式能加密调用请求，因此AK/SK认证有着更高的安全性。第三步是调用API，第四步是查看服务使用的信息，用户登陆人脸识别管理控制平台，就能查看到服务调用成功的次数。
三、在视频监控系统中有效运用人脸识别技术
（一）人脸识别在小区物业门禁中的应用
人脸识别的数据运营能为小区的物业管理提供便利条件，无需门禁卡、钥匙、指纹，只需一张脸业主就能顺利通过小区的大门。在小区的门口安装摄像头，并配置人脸识别的功能。在发展早期，小区所使用的门禁系统大多为指纹识别、磁卡识别的技术，此时住户就要通过门禁卡和指纹才能通过小区的大门。随着科学技术的不断发展，人脸识别技术被应用在门禁系统中，特点是人脸难以复制，正是凭借这一特性，人脸识别迅速在安防市场占领高地。人脸是全新的也是随身携带的门禁卡，想出门刷脸就行，不仅无需接触，而且速度快，更能有效避免发生细菌传染的问题。当然人们也会有疑问，夜晚光线很暗，怎么刷脸识别。针对这一问题，人脸识别技术已经能够很好解决，周围环境的无线不会对人脸识别技术产生很大的影响，在夜间也能轻松识别人脸。一些老旧的小区存在着管理不严的问题，经常有外来人员出入，这些外来人员除了租户、走亲戚以外，还有推销人员、发广告人员，甚至这其中还有一些不法分子，这对小区居民来说是极大的安全隐患。在启动了人脸识别的门禁系统之后，这些问题就能得到有效缓解，能实现对人群流量的科学控制，获得更为详尽的人群信息。
（二）人脸识别技术在道闸式核查系统中的应用
人脸识别技术在安装视频监控的所有场所都能使用，道闸式核查系统使用视频结构化的存储方案，智能检验身份证、车票，这样的通关系统真正实现了“人证票”合一的目标，能有效降低人工检查证件的错误率。对于公安机关来说，可使用结构化的存储方案来处理一些主要卡口的录像。能为寻找嫌疑人和确定逃跑路线提供便利条件，能进行以图搜图的操作。运用结构化手段分析交通领域的相关事项，能更为准确的判别交通违法行为。该方案需要用到的设备有人脸抓拍机、smart IPC、交换机、客户端、超脑NVR、支持人脸对比的设备。实现人脸分析的功能，需要在NVR中搭载GPU，并将深度学习算法运用其中。构建一体化功能结构，其中包含人脸图片储存、建模、检索、比对的功能。在此条件下，监控视频所能发挥的作用就会更为广泛，在安防大数据时代发挥更大价值。更换NVR并发挥原有摄像头的作用，便于展开结构化存储和分析的工作，充分利用原有基础，升级监控，会大大减少资金投入[2]。支持SMART IPC越界，有多种智能侦测接入和联动的功能，同时也具备智能配置和分析的功能，可变更多个场景，与全景360度的摄像机配合使用，能发挥更强大的性能。
（三）人脸识别“辩脸通”的应用
在视频分析中应用人脸识别技术，需设计视频采集模块。人脸检测模块，人脸训练模块。就视频采集模块而言，属硬件部分。要想成功接收到人脸视频图像，就要有视频驱动程序的作用，编写合适的USB摄像头驱动程序，并与Linux系统相结合。如图1所示，为USB摄像头驱动的分层结构。引用双帧缓存技术来完成系统传输视频的过程，应用该技术，不仅采集图像的速度会有所加快，系统的性能也会明显增强。比如人脸识别“辩脸通”的应用，就能为公司的考勤工作提供便利。对采集到的视频进行编码和解码采用的事JPEG的格式，在此条件下，就能实现数据的快速传输，也能有效处理相关视频。系统采用LBP的算法，能较为详细的描述视频中的微小特征，这些微小特征有亮点、暗点、稳定区域、方向、边缘。就能在视频中反映出某些特殊情况的具体分布，使得图像识别的性能得以增强。此外，还需要与PCA的算法相结合，从而将高维的数据映射到低维环境中，起到减少计算量的作用。将其中的关键数据提取出来，能明显降低干扰。运用领回归算法处理PCA降维的数据，展开分类映射的操作，从而形成人脸训练库的映射向量，将相关结果存储下来。把中心像素点的灰度值设为阈值，与圆形领域中的像素点进行比较，就能获得二进制的代码，准确描述视频局部的纹理特征。完成对人脸图像的运算，进行直方图的统计工作，就会获得直方图特征向量，进而为公司提供准确的考勤依据。
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图1 USB摄像头驱动的分层结构
（四）多系统联动
以人脸识别技术为支撑，实现多系统联动，所包含的内容有智慧安防、周界防范、园区监控、人车出入口、楼宇对讲、楼控系统、人体测温。为实现多系统联动，需将四级数据联动的模式运用其中，能提供数据源的是社区的人脸识别系统，在云感物联的支持作用下，建立公安云大数据中心，将社区的数据后台接入到公安机关的人口数据平台中，就能对重点人群的活动轨迹有详细的了解，从而能提前预警一些违法犯罪行为，可以对一些重点关注的人群进行实时的监控。获得社区资源，形成大数据信息，与移动应用和app技术相结合，可开发并部署智慧社区，以形成智慧家庭，为群众提供移动支付的功能，提高停车智能化水平，为政务的执行提供便利条件，也方便公安部门执行人口管理的工作[3]。利用人脸识别技术，建设智慧平安社区，初步实现了对人口以及房屋相关数据的系统化管理。但是在细分人群和区别警务职能方面还任重道远，需要引入多种平台，并展开深入分析。在未来将会有更多的小区具备“门禁能认脸、进贼能报警”的功能。人脸识别的功能应用于一些安全隐患较多的社区意义重大，这些社会包括以租户为主的社区、有较多的消防安全隐患、惯偷多。
总结：
综上所述，人脸识别技术的优点是无接触性，识别精度高、速度快，几乎没有仿制的可能，在安全系数要求高的场所中应用价值大。人脸识别技术在视频监控系统中的应用能准确识别社区人员的身份，全面监控楼宇内公共区域的安全情况，在分析视频的工作中，需运用合适的算法，为细节处理奠定坚实的基础，构建多系统联动模式，有效监控楼宇内存在的安全隐患，优化社区的治安情况。
参考文献：
[1]闫飞.智能视频监控系统中的人脸识别技术[J].设备管理与维修，2019（14）：189-191.
[2]张艳，张永跃.人脸识别技术在地铁公安视频监控系统中的应用[J].通讯世界，2019，26（07）：305-306.
[3]阮小园.人脸识别技术与视频监控系统的结合应用分析[J].电脑迷，2018（02）：113.