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視頻監控智能化的途徑

發布日期:2013-6-6 瀏覽次數:1435

        從技術方面來說,圖像信息的自動解釋關系圖像系統最核心的問題——圖像信息的利用水平。可以說:圖像信息的自動解釋是監控系統智能化標志,是現代視頻監控的基本特征。

  圖像信息的自動解釋有兩個基本途徑:一是圖像識別,主要利用圖像信息的空間分辨能力,實現個體的身份認證;二是圖像內容分析、主要是利用圖像信息的時間分辨能力,理解圖像,進行目標行為的分析。

  圖像識別

  主要是指通過對一幀圖像中指定目標的特征識別,實現個體身份認證,典型的實例是人臉識別。研究證明,人的行為也是一種生物特征,如步態,眼部動作等。對人步態的分析可以用于個體的識別,但它是通過對一段圖像序列的識別來進行個體身份的認證。無論什么方式,圖像識別都有要求兩個基本條件,一是定義特征、一是建立一定數量的樣本數據庫。定義特征,選擇具有唯一性和相對穩定的特征來表示個體,如用人臉上的標志點來形成特征矢量。樣本數據庫,按特征的定義采集一定數量(根據應用)的樣本特征,建立樣本庫。

  圖像識別的基本工作方法是:將現場采集的目標特征數據與樣本庫中的數據進行比對。這就這要求現場采集的特征數據和樣本庫數據具有相關(可比)性,因此、必須建立一個適當限制的應用環境,才能保證系統正常的工作。

  個體身份認證是安全系統最迫切的要求,近年來、有了大量的成果,也有了初步的應用,主要有兩種方式:第一是驗證,識別監控目標,確認目標的身份及正在發生行為的合法性。是安防系統的功能和典型應用;第二則是識別,將現場采集的特征與樣本庫進行比對,確定目標的身份,以發現事件的相關線索。是偵察工作的典型應用。系統要建立海量的樣本數據庫。通常的視頻監控系統達不到上述應用的環境條件。

  圖像識別系統包括:圖像輸入、圖像的預處理、特征的提取和圖像的解釋(識別)等技術環節和設備。其關鍵技術或難點在于實現系統能在一種適當控制的環境下,針對移動目標實時地運行,這些目標通過靜止攝像機可能會產生大小不同、角度不同及光照效果不同的圖像。并在各種可能的非最佳條件下進行識別,如由于年齡、面部表情、配飾(眼鏡、帽子)及可能的偽裝(化妝)造成圖像的差異。就要求系統采用適當的圖像輸入方法和預處理技術,以保證圖像特征有效地提取,樣本的生成和數據庫的建立。

  圖像識別的方法基本上分為統計方法和結構分析兩類,前者是以數學決策理論為基礎,建立統計學的識別模型,指紋、掌形的識別多采用這種方法,其特點是穩定、但很少利用圖像本身的結構關系。后者則主要是分析圖像的結構,它充分地發揮了圖像的特點,但容易受圖像生成過程中噪聲干擾的影響。
 

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