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    更新時(shí)間:2025-11-19   瀏覽數(shù):603
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    系統(tǒng)構(gòu)成:
    系統(tǒng)分為服務(wù)器端和客戶端,服務(wù)器端由多臺(tái)視頻智能分析服務(wù)器和視頻檢索管理服務(wù)器組成,視頻智能分析服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)從流媒體轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)器獲取視頻或圖片,由視頻智能分析算法進(jìn)行特息的提取,目前主要提供針對(duì)人和車輛的相關(guān)特息的分析與提取,具體包含:
    1.人
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    2.車
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    技術(shù)原理:
    人臉識(shí)別內(nèi)容
    人臉識(shí)別技術(shù)包含三個(gè)部分:
    (1)人臉檢測(cè)
    面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
    ①參考模板法
    首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板,然后計(jì)算測(cè)試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;
    ②人臉規(guī)則法
    由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣品是否包含人臉;
    ③樣品學(xué)習(xí)法
    這種方法即采用模式識(shí)別中人工網(wǎng)絡(luò)的方法,即通過對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;
    ④膚色模型法
    這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測(cè)。
    ⑤特征子臉法
    這種方法是將所有面像視為一個(gè)面像子空間,并基于檢測(cè)樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
    值得提出的是,上述5種方法在實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)中也可綜合采用。
    (2)人臉跟蹤
    面貌跟蹤是指對(duì)被檢測(cè)到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動(dòng)與模型相結(jié)合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡(jiǎn)單而有效的手段。
    (3)人臉比對(duì)
    面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說,將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì),并找出佳的匹配對(duì)象。所以,面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:
    ①特征向量法
    該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計(jì)算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
    ②面紋模板法
    該方法是在庫(kù)中存儲(chǔ)若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像模板,在進(jìn)行比對(duì)時(shí),將采樣面像所有象素與庫(kù)中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外,還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
    人臉識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/識(shí)別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。
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    的檢索性能
    在任意的多檢索條件組合情況下,再現(xiàn)系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間均小于 0.1 秒,檢索準(zhǔn)確率高于 92%,漏檢率低于 10%。
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