陈春雨，张 鑫，赵春晖

（哈尔滨工程大学 信息与通信工程学院，哈尔滨 150001）

0 引 言

随着银行业客户终端ATM自动提款机的不断推广使用，其安全防范工作越来越显重要，难度也越来越大。视频监控手段越来越受到广泛的关注，但是大多数监控手段都存在不同程度的缺点，主要表现在：①存取的大量视频信息没能得到及时的处理；②摄像机放置位置没有一个固定的标准，使得图像不便于处理。

因为ATM取款机视频人脸特征信息丰富，所以选用人脸识别方法作为监控方法。目前主要的人脸识别方法有以下4种：基于知识的人脸识别方法、基于特征的人脸识别方法、基于模板匹配的人脸识别方法、基于外观的人脸识别方法。其中基于知识的人脸识别方法是基于规则的方法，试图对人脸特征在直觉上建模，对先验知识依赖很大；基于特征的人脸识别方法包括人脸的器官的比例，灰度级和肤色的方法，该方法受光照、噪声要求较大；基于模板匹配的人脸识别方法通过人为定义模板进行人脸识别，该方法模板单一，模板不能随着外界环境的变化而变化；基于外观的方法是从图像中的样本学习，受样本影响大、计算繁琐［1］。

计算机人脸识别过程中，分为两个关键的技术，即人脸检测、人脸识别。针对ATM取款机视频的特点，选取尺度不变特征变换 （Scale－invariant feature transform，SIFT）算法［2］对人脸图像进行识别。该算法具有对缩放、旋转的不变性，同时还具有一定程度的仿射不变性。本文的人脸检测处理过程如下：①捕获视频，对视频进行处理成单帧图像；……