视频监控中人脸识别相关技术调研报告
人脸识别技术应用案例研究报告范文
人脸识别技术应用案例研究报告范文标题：人脸识别技术应用案例研究报告引言：随着科技的发展，人脸识别技术逐渐成为现代生活中不可或缺的一部分。
它在各行各业得到广泛应用，带来了许多便利和创新。
本篇文章将详细探讨人脸识别技术的众多应用案例，并分析其对社会、经济和安全的积极影响。
一、人脸识别技术在安防领域的应用人脸识别技术在安防领域有着广泛的应用。
它可以用于监控摄像头系统，通过识别人脸特征确定身份，实现自动警报或追踪目标。
例如，在公共场所部署人脸识别系统可以大大提高警方破案效率，并有效预防恐怖活动。
二、人脸识别技术在金融行业的应用在金融行业，人脸识别技术为用户身份验证提供了更加安全和便捷的解决方案。
通过人脸识别技术，用户可以使用自己的面部特征进行身份验证，无需记忆复杂的密码。
此外，人脸识别技术还可以防范金融欺诈，有效确保用户资金的安全。
三、人脸识别技术在智能手机领域的应用智能手机是人们日常生活中必不可少的工具，而人脸识别技术为智能手机提供了更加智能化和安全的解锁方式。
通过使用人脸识别技术，用户可以方便地解锁手机，而不需要使用传统的密码或指纹解锁，提高了用户体验的同时增强了手机的安全性。
四、人脸识别技术在教育行业的应用在教育行业，人脸识别技术为学校管理提供了便利。
例如，学生可以通过人脸识别系统进行考勤，不再需要传统的签到方式。
人脸识别技术还可以用于校园安全管理，及时发现陌生人员进入校园，确保师生的安全。
五、人脸识别技术在商业行业的应用在商业行业，人脸识别技术的应用也越来越广泛。
例如，一些商场采用人脸识别技术进行顾客分析，了解顾客的购物偏好和消费行为，从而提供更加个性化的推荐和服务。
此外，人脸识别技术还可以用于智能支付，实现刷脸消费，提高支付效率。
六、人脸识别技术在医疗行业的应用在医疗行业，人脸识别技术可以用于患者身份识别和病历管理，有效提高医疗机构的管理效率。
此外，人脸识别技术还可以用于疾病的早期诊断和预防，通过分析人脸特征来判断患者的身体健康状况。
人脸识别研究报告
人脸识别研究报告一、引言人脸识别技术作为当前热门的研究领域之一，正以惊人的速度改变着我们的生活和社会。
从手机解锁到支付认证，从门禁系统到安防监控，人脸识别技术的应用场景日益广泛。
然而，要深入理解人脸识别技术，我们需要从多个方面进行探讨。
二、人脸识别技术的原理人脸识别技术的核心在于对人脸特征的提取和识别。
首先，通过摄像头获取人脸图像，然后运用图像处理技术对图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高图像质量。
接下来，使用特征提取算法从人脸图像中提取出具有代表性的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的形状和位置等。
这些特征被转化为数字向量，以便计算机进行处理和比较。
在识别过程中，将待识别的人脸特征向量与数据库中已存储的人脸特征向量进行比对，通过计算相似度来判断是否为同一人。
常用的识别算法包括基于几何特征的方法、基于模板匹配的方法、基于特征脸的方法以及基于深度学习的方法等。
三、人脸识别技术的优势1、便捷性用户无需携带额外的身份凭证，只需面对摄像头即可完成身份验证，大大提高了使用的便捷性。
2、准确性随着技术的不断发展，人脸识别的准确率越来越高，能够有效区分不同的个体。
3、非接触性无需与设备直接接触，减少了因接触而传播疾病的风险。
4、实时性能够在短时间内完成识别过程，实现实时响应。
四、人脸识别技术面临的挑战1、光照和姿态变化不同的光照条件和人脸姿态会对识别效果产生较大影响，导致识别准确率下降。
2、面部遮挡佩戴口罩、眼镜、帽子等物品可能会遮挡部分面部特征，增加识别难度。
3、年龄变化随着时间的推移，人的面部特征会发生一定的变化，这可能会影响长期的识别效果。
4、数据安全和隐私问题大量的人脸数据被采集和存储，如何保障这些数据的安全和用户的隐私成为重要问题。
五、人脸识别技术的应用领域1、安防领域在机场、车站、商场等公共场所，人脸识别技术可以用于监控和追踪可疑人员，提高公共安全水平。
2、金融领域银行、证券等金融机构可以利用人脸识别技术进行客户身份验证，提高业务办理的安全性和效率。
人脸识别市场调研报告
人脸识别市场调研报告人脸识别市场调研报告一、概述人脸识别技术是一种通过计算机系统识别面部图像从而识别出个体身份的生物识别技术。
近年来，随着科技的发展和人工智能的普及，人脸识别技术被广泛应用于各个领域，如安全监测、金融支付、智能门禁等。
本报告将对人脸识别市场进行调研分析，探讨其现状和发展趋势。
二、市场现状人脸识别市场正处于快速发展的阶段。
根据市场研究公司的数据显示，2019年全球人脸识别市场规模已达到100亿美元，预计到2025年将达到200亿美元。
人脸识别技术在公安安防领域有着广泛应用，如刑事侦查、边境口岸安检等，占据了市场的相当大份额。
三、应用领域1. 公安安防领域：人脸识别技术在公安领域的应用非常广泛，可以帮助警方追捕犯罪嫌疑人、找回失踪人口等。
2. 移动支付领域：随着智能手机的普及，人脸支付成为了一种便捷的支付方式，不需要携带银行卡或手机，只需通过人脸识别即可完成支付。
3. 智能门禁领域：人脸识别技术可以实现无感知的门禁系统，提高出入门禁的安全性和便利性。
4. 人力资源管理领域：人脸识别技术可以帮助企业进行员工考勤、打卡等管理工作，提高工作效率和减少人工成本。
5. 人脸检索领域：人脸识别技术可以帮助警方在海量视频监控画面中快速检索目标人物，大大提高了侦查效率。
四、市场发展趋势1. 智能化：随着人工智能技术的发展和应用，人脸识别技术将越来越智能化，能够实现更准确、更迅速的人脸识别。
2. 多元化应用：人脸识别技术在各个领域都有广泛应用，随着技术的成熟和降低成本，其应用场景将越来越多元化。
3. 隐私保护：随着人脸识别技术的普及，隐私保护问题也越来越受到关注。
相关法律法规会逐步完善，加强对人脸识别技术的监管和保护。
4. 国际市场拓展：中国的人脸识别技术在全球范围内处于领先地位，随着国内市场的饱和，企业将会加大对国际市场的拓展。
五、市场竞争格局目前，人脸识别市场主要由一些大型科技公司和初创企业主导。
人脸识别研究报告
人脸识别研究报告人脸识别技术是一种通过分析人脸图像或视频来识别、验证或追踪个人身份的技术。
由于其高效、准确和便捷的特点，人脸识别技术在安全监控、金融支付、个人身份验证等多个领域得到广泛应用。
本报告将介绍人脸识别技术的原理与分类、应用领域以及存在的问题与挑战。
一、人脸识别技术的原理与分类1.1 人脸图像获取人脸图像的获取是人脸识别技术的前提。
目前常用的获取手段主要包括摄像头、红外线摄像头、多光谱成像摄像头等。
这些设备能够采集人脸的形态、纹理、热量等信息。
1.2 人脸检测与定位在获取到人脸图像后，需要进行人脸检测和定位操作，以确定人脸在图像中的位置。
主要的人脸检测算法包括Viola-Jones算法和卷积神经网络（CNN）等。
1.3 人脸特征提取人脸特征提取是指从人脸图像中提取出具有代表性的特征信息。
常用的特征提取算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和局部二值模式（LBP）等。
这些算法能够从图像中提取出与个体身份密切相关的特征。
1.4 人脸特征匹配在提取到人脸特征后，需要将其与数据库中储存的特征进行匹配。
目前常用的人脸匹配算法有欧氏距离、余弦相似度和支持向量机（SVM）等。
1.5 人脸识别技术分类根据人脸识别系统的工作原理和特点，人脸识别技术可以分为基于2D图像的人脸识别、基于3D模型的人脸识别和基于红外热图的人脸识别等。
二、人脸识别技术的应用领域2.1 安全监控随着社会的发展，对于公共安全的需求也越来越高。
人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要的作用，可以用于实时监控视频中的人脸，以快速发现异常情况或可疑人员。
2.2 金融支付随着移动支付的普及，人脸识别技术可以作为一种便捷的身份验证方式。
用户只需通过摄像头进行人脸扫描，即可完成支付过程，提高了支付的安全性和便利性。
2.3 个人身份验证人脸识别技术可以用于个人身份验证，代替传统的密码、卡片等验证方式。
这种方式不仅提高了验证的准确性，还避免了密码泄露和卡片丢失的风险。
人脸识别技术的研究调研报告
人脸识别技术的研究调研报告人脸识别技术是一种通过分析和识别人脸图像来确认或验证个人身份的技术。
随着科技的迅速发展和智能化的日益普及，人脸识别技术在很多领域得到了广泛应用，如安全防控、身份认证、公安犯罪侦查等方面。
本调研报告将对人脸识别技术的发展、应用及其相关问题进行研究和分析。
一、人脸识别技术的发展人脸识别技术起源于上世纪60年代，经过长期发展，目前已经取得了显著的突破。
传统的人脸识别技术主要基于特征提取和匹配算法，但这种方法在光照、遮挡和表情变化等方面存在较大的局限性。
近年来，随着深度学习技术的兴起，基于卷积神经网络的人脸识别方法取得了巨大的进展。
这种方法不仅能够有效提取人脸特征，还能够具备一定的抗干扰能力和自我学习能力。
二、人脸识别技术的应用领域1. 安全领域：人脸识别技术被广泛应用于各类安全场所，如机场、车站、银行等。
通过系统对比人员数据库中的人脸信息与实际人脸进行匹配，可以实现快速、准确的身份认证和门禁控制，提高安全防范水平。
2. 身份认证：人脸识别技术也可以替代传统的密码、指纹等身份认证方式，实现更安全、便捷的身份验证。
例如，手机解锁、支付验证等场景可以通过人脸识别技术来进行身份确认，提升用户体验和信息安全性。
3. 公安犯罪侦查：人脸识别技术在犯罪侦查中发挥着重要作用。
警方可以通过人脸识别技术从大规模视频监控数据中快速筛选出目标人物，加快犯罪侦查速度，提高案件破案率。
4. 社交娱乐领域：人脸识别技术也应用于社交娱乐领域，例如人脸表情识别、相似脸推荐等。
这些应用丰富了用户的娱乐体验，扩展了人脸识别技术的应用范围。
三、人脸识别技术面临的挑战与问题尽管人脸识别技术在各个领域取得了显著成效，但仍然存在一些挑战和问题值得研究者们关注。
1. 隐私保护：人脸识别技术涉及到大量个人隐私信息，如何保护个人隐私成为一个重要问题。
研究者们需要在技术发展的同时，加强隐私保护措施，确保个人信息不被滥用。
2. 恶意攻击：人脸识别技术也面临着恶意攻击的威胁，如假冒、修改、伪造人脸特征等。
人脸识别监管调研报告
人脸识别监管调研报告人脸识别监管调研报告随着科技的发展与应用的普及，人脸识别技术得到了广泛关注和应用。
人脸识别技术可以通过摄像头或图像设备，将人脸图像转换为数字特征，并通过比对数据库中的特征信息来识别人脸及其身份。
这一技术在各个领域应用广泛，诸如公安安防、金融支付、身份认证等。
然而，随着人脸识别技术的应用日益普及，人们对隐私安全和个人权利保护的担忧也越来越大。
因此，在人脸识别技术的监管方面亟待加强。
本次调研的目的就是了解人脸识别技术的现状和相关监管政策，以深入了解人脸识别技术在社会中的影响和合理运用的条件。
首先，人脸识别技术的应用已逐渐渗透到各个领域。
在公共安全领域，人脸识别技术被广泛应用于视频监控、犯罪线索破案等方面。
在金融支付领域，人脸识别技术可以提供更加安全和便捷的支付方式。
在身份认证领域，人脸识别技术可用于快速识别和验证身份信息。
其次，人脸识别技术的监管政策目前尚不完善。
虽然国家和各地对人脸识别技术的开展进行了相应的管理，但隐私保护、数据安全等问题仍然亟待解决。
一方面，人脸识别技术在使用过程中需要明确告知并获得被识别者的同意，并加强对数据的保护和安全。
另一方面，政府要制定更加完善的监管政策，限制滥用人脸识别技术，防止侵犯公民隐私权。
最后，人脸识别技术在社会中应用的条件需进一步明确。
在使用人脸识别技术时，应确保技术的准确性和可靠性，以避免误判和漏判的情况出现。
同时，在隐私保护和数据安全方面，相关企业和机构应加强自律，并配合政府相关部门积极开展技术监测和评估，以确保人脸识别技术的安全和合理使用。
在人脸识别技术发展迅速的背景下，监管工作显得尤为重要。
只有加强对人脸识别技术的监管，明确合理使用的条件和限制，才能确保其在社会发展中的良性运用，保护公民隐私和个人权利，促进科技与人类社会的和谐发展。
综上所述，人脸识别技术的应用已具有广泛的前景和市场需求，但在监管方面亟待加强。
相关政府部门应制定更加完善的监管政策，明确技术的使用条件和限制要求，确保人脸识别技术的安全和合理使用，以保护公民隐私和个人权利。
人脸识别可行性研究报告
人脸识别可行性研究报告一、引言人脸识别技术作为一种新兴的生物识别技术，近年来在各个领域得到了广泛的应用和关注。
本报告旨在对人脸识别技术的可行性进行全面的研究和分析，为相关决策提供参考依据。
二、人脸识别技术概述（一）工作原理人脸识别技术是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
它通过摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等。
（二）技术分类1、基于几何特征的方法通过提取人脸的几何形状特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置和形状等进行识别。
2、基于模板匹配的方法将待识别人脸与已知人脸模板进行匹配，计算相似度来判断身份。
3、基于特征分析的方法提取人脸的特征向量，如主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等，然后进行分类识别。
4、基于深度学习的方法利用深度神经网络，如卷积神经网络（CNN），自动学习人脸的特征表示，具有更高的准确性和泛化能力。
三、人脸识别技术的优势（一）准确性高在理想条件下，人脸识别技术能够达到非常高的识别准确率，甚至超过人类的识别能力。
（二）非接触式用户无需与设备进行直接接触，减少了疾病传播的风险，也更加方便快捷。
（三）自然直观基于人类自身的脸部特征进行识别，符合人们的认知习惯，容易被接受和使用。
（四）难以伪造人脸具有独特的生物特征，难以被伪造或模仿，提高了安全性。
四、人脸识别技术的应用领域（一）安防领域用于门禁系统、监控系统，能够实时识别和追踪可疑人员，保障公共安全。
（二）金融领域在银行开户、支付认证等场景中，提供高效、准确的身份验证方式。
（三）交通领域实现机场、火车站的自助检票和安检，提高通行效率。
（四）教育领域用于学生考勤管理，提高管理效率和准确性。
（五）医疗领域患者身份识别、医疗资源管理等方面发挥作用。
五、人脸识别技术面临的挑战（一）环境因素影响光照、姿态、表情等变化会对识别效果产生较大影响。
人脸识别技术在安全监控中的可行性分析报告
人脸识别技术在安全监控中的可行性分析报告随着科技的不断进步和人们对安全需求的增加，人脸识别技术正逐渐被广泛应用于安全监控领域。
本报告旨在对人脸识别技术在安全监控中的可行性进行分析，探讨其在实际应用中可能遇到的问题并提出解决方案，以期为相关领域的发展提供参考。
一、人脸识别技术的优势人脸识别技术作为一种生物识别技术，在安全监控领域具有诸多优势。
首先，每个人的面部特征独一无二，人脸识别技术可以更加准确地进行身份识别。
其次，相比传统的安全监控手段，人脸识别技术更加高效便捷，可以自动进行人脸识别，减少了人力成本和时间成本。
此外，人脸识别技术还具有强大的数据处理能力，可以迅速识别监控区域内的可疑人员，提高了安全监控的效率和准确性。
二、人脸识别技术在安全监控中的应用当前，人脸识别技术已经被广泛应用于各个领域的安全监控中。
例如，在公共场所、重要场馆和交通枢纽等地方，人脸识别技术被用于识别犯罪嫌疑人、查找失踪人口以及控制进出人员的通行。
同时，人脸识别技术还在金融领域、企业安全管理和智能家居等场景中得到了广泛应用，为安全监控提供了新的解决方案。
三、人脸识别技术可能遇到的问题及解决方案虽然人脸识别技术在安全监控中有诸多优势，但在实际应用过程中仍可能遇到一些问题。
首先，黑客攻击和隐私泄露是人脸识别技术面临的主要挑战之一。
为解决这一问题，需要加强系统的安全防护机制，保障用户的隐私安全。
其次，人脸识别技术在光线条件不佳或面部遮挡的情况下会受到影响，导致识别准确率下降。
解决这一问题的方法可以是优化算法，提高系统适应性。
综上所述，人脸识别技术在安全监控中具有可行性，并且在未来的发展中有广阔的应用前景。
通过持续优化技术和加强安全保障，可以更好地发挥人脸识别技术在安全监控领域的作用，为社会的安全稳定做出积极贡献。
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视频处理
• 场景一：视频监控中目标人物的身份鉴定
– 支 撑技术
� 基于视频图像的人脸识别技术 � 基本思想：对已知视频进行关键帧图像提取，并对模糊帧图像进行增强处理，然后检测 出人脸图像，并利用正面人脸合成技术对多视角人脸进行处理，最后针对特定的人脸特 征数据库进行人脸识别。
– 关 键帧提取技术
� 依据帧间图像的微观内容变化程度确定关键帧图像 “宁错勿少 ” � 遵从保守原则 从保守原则“ 宁错勿少” � 帧平均法、直方图平均法、基于运动信息的光流分析法等 � 结合语义信息，防止关键目标信息帧的丢失，比如人脸检测技术
视频处理
• 模糊视频图像增强技术
– 视 频图像模糊成因
• 索引数据流传输
– 针对编码封装之后的视频数据 提取视频帧中的关键信息建立 索引库，视频检索在索引库上 进行
结构化信息 索引库
箭头粗细代表数 流大小
视频传输
• 多样化的传输方式
网线 光纤 同轴电缆 双绞线 无线
IP 有线接入
网线 双绞线 光纤
内置3G模块
同轴电缆
网络视频监控系统 模拟有线接入
3G 网关
调研汇报 视频监控中人脸识别相关技术 调研报告
年10 月29 日 2014 2014年 10月 29日
调研汇报
汇报内容
一、 视频侦查面临问题 二、 视频采集 三、 视频传输 四、 视频存储 五、 视频处理 六、 技术趋势 七、 总结
视频侦查面临问题
� 大海捞针
� 费时费力 � 人为遗漏
� 智能分析 � 提高效率 � 节约人力
– 关 键帧
� 最具有代表性的单幅帧图像或者帧图像序列 � 概括描述了镜头的主要内容 � 消除冗余比
视频处理
• 视频关键帧提取技术
– 视 频分析基础
� 镜头分割与关键帧提取技术是视频索引、检索以及视频分析工作的基础 � 基于非压缩全图像序列、基于压缩域的视频分析方法
– 镜 头分割技术
� 镜头分割是指根据视频宏观内容变化率对视频单元进行准确有效的边界划分 � 突变镜头与渐变镜头，突变镜头分割技术较为成熟 � 模板匹配法、全局直方图比较法、运动矢量法等
人脸检测与跟踪 目标人脸图像 图像增强 关键帧提取 视频流
– 视频搜索现状
� 实时性：海量存储机制、服务器性能 1000 像素的目标，搜索返回 � 准确率：大于 准确率：大于1000 1000像素的目标，搜索返回
人脸视觉特征表示
人脸视觉特征表示
特征索引数据库
前50 个结果中发现目标的概率达到 95% 50个结果中发现目标的概率达到
视频侦查面临问题
• 解决视频侦查中的两个应用问题
– 视 频监控中目标人物的身份鉴定
� 基于视频图像的人脸识别技术
– 海量视频数据中目标人物的追溯定位
� 基于人脸识别的视频搜索技术
视频侦查面临问题
• 技术支撑方面的要求
– 视 频采集
� 视频图像质量 � 摄像设备选择与安装
– 视 频传输
� 压缩编码 � 传输方式
– 功能架构
� 视频中人脸信息的提取模块 � 视频信息的结构化索引模块 � 视频图像搜索式比对识别模块
视频处理
• 场景二：海量视频数据中目标人物的追溯定位
– 技 术流程
� 视频流关键帧图像提取 � 模糊帧图像增强处理 � 人脸检测与跟踪 � 人脸特征索引数据库构建 � 目标人脸图像搜索式识别 � 定位并获取视频线索
iSCSI – 存储类型： 存储类型：iSCSI
� 建立在常见和稳定的标准上，更容 易接受且安装维护成本较低 � 减少了不同的网络和布线，使用常 规以太网交换机而不必专用光纤通 道交换机，提高了互操作性 � 速度可以扩充至 10Gbit
视频存储
• 云存储解决方案
– 一个中心，多个二级云结点 – 将视频监控业务中所有能抽象出来 的特性都 内嵌到云存储中 – 在小云端建立索引库，视频检索在索引上进 行，通过时间戳定位到相应视频段在磁盘中 所处的位置。视频的存储格式不影响检索效 率 – 数据按就近原则存储在小云端中，云端间数 IP 网络 据传输不经过 据传输不经过IP IP网络 – 中心用户下达的搜索指令被组播到相关小云 端，各小云端同时进行并发式检索。数据量 越大越能体现优势
变换与反变换 （Transform ） 源码
编码流程 H.264 H.264编码流程
帧间和帧内预测 （Estimation ）
ISO ）和国 – 国际标准化组织（ 国际标准化组织（ISO ISO）和国 ITU ）于 2003 年 际电信联盟（ 际电信联盟（ITU ITU）于 ）于2003 2003年 H.264 （高级视频 共同提出的 共同提出的H.264 H.264（高级视频 编码）标准是目前市场上使用 最广泛的视频编码标准。
– 基于人脸识别、车牌识别、行为分析等计算机视觉技术的智能视频分析应用不断 发展 – 基于云计算的海量视频数据处理技术推广应用
总结
分析了公安视频侦查过程中遇到的两个实际问题： � 视频监控中目标人物的身份鉴定 � 海量视频数据中目标人物的追溯定位 针对两种问题分别调研了基于视频图像的人脸识别技术与基于人脸识 别的视频搜索技术，根据相应的需求对视频监控体系中视频采集、压 缩编码、传输、存储以及视频分析处理环节进行了功能与技术上的概 述分析。 视频监控智能分析应用符合平安城市、智慧城市的发展需求，借助于 计算机视觉技术、云计算技术的发展，将充分发挥视频监控的安防效 用，并且大大提高公安视频侦查工作的效率。
人脸特征搜 索式比对 视频定位结果
技术趋势
• 视频监控技术
– 视频采集：高清化趋势 – 视频传输：更高效的压缩算法、光纤传输专网 – 视频存储：海量存储系统、云存储架构
• 人脸识别技术
– 非合作、中远距离、不可控光源情境下人脸识别技术不断发展 – 视频监控中人脸识别应用日趋成熟
• 智能视频分析技术
环路滤波 （Loop Filter ）
熵编码 （Entropy Coding ）
完成
视频传输
• 流媒体转发技术
– 虚拟化的流媒体转发服务器将 摄像头传回来的视频流进行打 包分发 – 满足视频处理对原始数据的实 时性调用 – 实时性传输在上墙前需要使用 缓存技术
原始视频 数据流 视频分 析数据 编码处理后发 IP 网络上 送到 送到IP IP网络上 的数据流 摄像头 小云虚拟化视 频服务器 中心云端
数字无线接入
光纤 无线 802.11g
视频存储
• 海量数据存储方案
存储技术 – IP SAN+iSCSI SAN+iSCSI存储技术 – 云存储技术
• 数据快速访问机制
– 分布式存储 – 并行访问
• 数据存储形式
– 视频文件形式 – 多级索引
� 磁盘索引 � 文件索引 � 段索引 � 祯索引
视频存储
交换机 交换机 视频搜索请求
中心云端
云A
云 B
云C
路由器
视频存储
• 云存储方案解决的的问题
海量数据造成网 络拥塞 就近存储 小 云级联
N+M大量备份冗 余设备
云存储平台
N+0 应用云
海量数据下的处 理速度分布式 并行搜索Fra bibliotek数据安全性
SaveRadio技术
视频处理
• 两种应用场景
– 视频监控中目标人物的身份鉴定 – 海量视频数据中目标人物的追溯定位
– 摄像机类型
� 红外一体摄像机 � IP网络高清摄像机 � 双目立体摄像机
– 数 据量增加
� 传输带宽限制 � 海量存储机制
– 摄 像机安装
� 光照环境限制 � 角度距离限制
视频传输
• 视频压缩技术
– 摄像头采集到的视频流发送到 网络上之前需要进行进行高 IP IP网络上之前需要进行进行高 效的编码以节省传输带宽。
视频处理
• 人脸识别核心算法
– 多 视角人脸合成技术
� 正面人脸图像合成技术 � 典型逆向问题 ） � 视角形变技术（ View morphing morphing）
– 人脸视觉特征表示
� 计算机通过模拟人类视觉感知过程识别人脸 � 通过数字化的特征描述符表示人脸信息 � 特征描述符之间的距离计算确定人脸相似性 � 目前人脸视觉特征表示方法较为成熟
– 功能架构
� 模糊视频图像增强模块 � 视频中人脸图像提取模块 � 多视角人脸处理模块 � 静态人脸图像比对识别模块
视频监控 人物身份 鉴定系统
视频处理
• 场景一：视频监控中目标人物的身份鉴定
– 技 术流程
� 模糊视频图像增强 � 关键帧图像提取 � 模糊帧图像增强 � 帧图像中人脸检测 � 多视角人脸合成 � 人脸比对识别
量化与反量化 （Quantization ）
H.264 编码技术，视频文 – 采用 采用H.264 102:1 ，经过 件的压缩比可达 件的压缩比可达102:1 102:1，经过 720p 高清视频可在 编码后的 编码后的720p 720p高清视频可在 以下带宽中传输。 1Mbps 1Mbps以下带宽中传输。
• IP SAN+iSCSI 存储技术 SAN+iSCSI存储技术
IP-SAN – 网络架构： 网络架构：IP-SAN
� 共享昂贵的存储资源，提高存 储设备的利用率达到 80%以上 � 磁 盘阵列的存储容量具有良好 的可扩展性 � 集 中化分配管理存储资源，节 省传统直连式存储设备多路并 行管理费用 � 文 件迁移不通过以太网，节省 带宽
• 支撑技术
– 基于视频图像的人脸识别技术 – 基于人脸识别的视频搜索技术
• 技术要点