基于人脸识别的涉密场所视频监控系统的设计与实现
本文关键词：基于人脸识别的涉密场所视频监控系统的设计与实现，，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：新型涉密场所监控系统是在互联网和物联网的基础上,将监控范围扩展到各种不同类型的终端节点,大大丰富了监控系统的应用场景。视频监控作为涉密场所监控网络的核心,和其他网络技术的结合能使得监控网络更加智能更加有效。其中,基于人脸识别技术的涉密场所视频监控系统是当前非常热门的研究领域。当前的涉密场所监控系统存在许多尚未解决的问题,如人员认证方式单一、需要人工值守和人工排查异常情况、视频监控系统全程录像导致冗余信息较多等等。本文在视频监控中合理地使用一种基于神经网络的人脸识别方法,显著提升了当前系统下人员可靠程度、运作效率和信息有效性,在实现人脸识别的各种方法中,卷积神经网络相对于传统人脸识别方法,在测试时只要做一次前向计算,耗时较短,得到的特征维度较低、判别性强。具体描述如下:(1)系统自动检测并识别通过涉密场所人员,并实现自动人员记录:当前视频监控系统需要人工值守记录访问涉密场所的人员信息,本系统使用人脸识别技术从监控视频图像,识别出其身份信息,大大减少了人工操作,提高了涉密场所监控系统效率和准确率。(2)系统支持仅在发现异常人员通过时开启录像,无异常人员通过时关闭录像:当前视频监控系统需始终开启录像,无效冗余录像信息较多,本系统使用人脸识别技术,支持仅在监控视频图像中发现异常人员进入涉密场所时开启录像,否则关闭录像,大大提高了系统的存贮效率。(3)人脸识别和涉密场所监控系统其他认证方式相结合,提高系统安全性:当前涉密场所大多使用单一方式完成人员认证,犯罪人员入侵涉密场所相对容易。系统可以使用人脸识别的方法,并结合其他认证方式对用户进行鉴权,所有认证方式均通过时才判定人员可靠,大大提升了涉密场所认证方式的可靠性和安全性。本文设计并实现了流媒体服务器,用于获取摄像头信息并在服务器端完成流媒体信息处理和人脸识别功能,设计并实现了客户端,用于展示视频监控信息和通过人员信息。最终经过系统功能测试和性能测试,实验结果表明本文提出的基于人脸识别的涉密场所视频监控系统功能完整,准确率高,实时性好,能够满足系统的要求。
【关键词】：涉密场所 人脸识别 视频监控 深度学习 卷积神经网络
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN948.6
【目录】：
- 摘要5-6
- Abstract6-10
- 第一章 绪论10-16
- 1.1 课题研究背景10-11
- 1.2 课题研究现状11-14
- 1.3 研究目标与工作14
- 1.4 本文的组织结构14-16
- 第二章 基于人脸识别的涉密场所视频监控系统的关键技术16-24
- 2.1 H.264视频编码技术16-17
- 2.2 H.264的RTP封装17-19
- 2.3 人脸识别技术19-22
- 2.3.1 LFW人脸识别数据库20-21
- 2.3.2 基于卷积神经网络的人脸验证21-22
- 2.4 本章小结22-24
- 第三章 基于卷积神经网络的人脸识别24-39
- 3.1 人工神经网络24-28
- 3.1.1 单个神经元25
- 3.1.2 Sigmoid激励函数25-26
- 3.1.3 Tanh激励函数26-27
- 3.1.4 ReLU激励函数27-28
- 3.2 BP神经网络28-30
- 3.2.1 前向传播算法28-29
- 3.2.2 反向传播算法29-30
- 3.3 卷积神经网络30-35
- 3.3.1 局部连接31-32
- 3.3.2 权值共享32
- 3.3.3 池化32-33
- 3.3.4 卷积神经网络结构33-34
- 3.3.5 卷积神经网络的训练过程34-35
- 3.4 基于卷积神经网络的人脸识别实现35-38
- 3.4.1 人脸检测实现35-36
- 3.4.2 人脸对准实现36-37
- 3.4.3 人脸识别实现37-38
- 3.5 本章小结38-39
- 第四章 基于人脸识别的涉密场所视频监控系统的设计与实现39-54
- 4.1 系统实现目标39-40
- 4.2 具体系统功能需求40-41
- 4.2.1 实时画面监控40
- 4.2.2 视频图像人员信息识别40-41
- 4.2.3 异常人员通过自动录像模式41
- 4.3 服务器模型设计41-43
- 4.4 服务器业务逻辑设计43-50
- 4.5 客户端业务逻辑设计50-53
- 4.6 本章小结53-54
- 第五章 涉密场所视频监控系统的测试54-66
- 5.1 测试环境54-55
- 5.2 人脸识别准确度检测55-56
- 5.3 视频监控功能测试56-65
- 5.3.1 监控网络功能测试57-59
- 5.3.2 人脸识别功能测试59-63
- 5.3.3 系统性能测试63-65
- 5.4 本章小结65-66
- 总结和展望66-69
- 参考文献69-75
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果75-76
- 致谢76-77
- 附件77
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