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变电站遥视系统的前端为模拟/数字的枪型摄像机或者球型摄像机。模拟视频流经数字硬盘录像机(DigitalVideoRecoder,DVR)采集,压缩后变为H.264码流;数字摄像机的码流为H.264码流,经由网络硬盘录像机(NetworkVideoRecoder,NVR)进行转发。
由于视频数据量大,对传输有较大的带宽需求,变电站一般都有专用的遥视VLAN,变电站遥视系统的前端数据通过DVR/NVR经由遥视VLAN转发至智能分析服务器。
智能分析服务器对捕获视频流中的人脸,根据预先建立好的人脸数据库区分出值班人员、合法操作人员、无关人员等,当在作业区域内发现无关人员时,或者在变电站区域内发现非法人员时,立即发出报警。
2.遥视系统的人脸识别
2.1人脸识别的概述
2.1.1人脸识别系统的组成
一个完整的自动人脸识别系统如图2所示。系统首先对输入图像进行人脸检测,确认输入图像中存在人脸并剪切出人脸图像。接着对人脸图像进行特征提取,然后该特征被编码存入人脸数据库中(图中①的流程)。实际应用中,将待检测人脸的特征和数据库中每个人脸特征进行匹配,最后判决给出待测人脸的身份信息,这一过程完成人脸辨识的工作。加入图中②的部分后,系统则完成人脸验证的工作。此时系统根据输入身份在数据库中选择相应的人脸特征,只进行该特征和待测人脸特征的匹配判决,给出“一致”或“不一致”的判决结果。
图2:人脸识别系统框图
2.1.2常用的人脸检测的方法
人脸检测是指在输入图像中确定所有存在的人脸的位置、大小、姿势的过程。作为人脸信息处理中的一项关键技术,人脸检测的应用背景已经远远超出了人脸识别系统的范畴,在身份验证、基于内容的图像检索、数字视频处理、视觉监测等方面都有着重要的应用价值。近年来出现了大量的人脸检测方法,主要可以概括为以下几类:
1)基于知识的方法。这些基于先验知识的方法对组成典型人脸的知识进行编码。通常,先验知识包含了这些人脸特征之间的相互关系。此类方法主要用于人脸定位。
2)特征不变方法。这些算法的目标是找出存在的一些结构特征,这些特征在姿势、观察点、光照条件改变的情况下保持不变。然后使用这些特性来定位人脸。这些方法主要用于人脸定位。
3)模板匹配的方法。这种方法首先是存储一张人脸的几个标准模板,用来描述整张人脸或人脸的部分特性。然后通过计算输入图像与已知存储模板之间的相关度来进行检测。这些方法既可用于人脸检测也可用于人脸定位。
4)基于外观的方法。与模板匹配不同的是,这里的模板是从一组训练图像经过学习而得来的,这些图像应该包括人脸外观的具有代表性的变化因素。这些方法主要用于人脸检测。
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