徐明

【摘 要】随着视频技术发展，高清安防设备逐渐开始取代传统标清设备成为应用主流，基于高清设备的人脸识别技术也在逐步完善，针对动态视频人脸识别技术仍存在较大使用局限的技术现状，本文主要探讨在现有技术条件下，如何快速搭建适合特定环境的人脸识别系统，并通过扩展应用提高人脸识别技术的实战精度和应用深度，使技术指标更好的转化为实战应用成果。

【关键词】高清 摄像头 人脸识别 智能学习 预警 算法

近年来，视频技术不断更迭，随着高清摄像机、高清硬盘录像机和高清视频传输网络等逐渐成为市场和应用的主流，与高清技术有关的周边研发，如行为识别、图像处理、视频快速检索、全景摄像、主动预警等技术的功能也日臻完善，开始走入民用市场。针对于人的面部特征进行有效识别技术，也于近几年取得了突飞猛进的进展，系统识别率和设备集成度都不断提高，并开始在专业领域和民用市场同时引起广泛关注，笔者重点从一种人脸识别系统本身和基于系统获取数据进行扩展运算两个方面对人脸识别技术进行阐述，尝试一种更为精准的人脸识别配套运算方式（“看门人”扩展算法），使其更为有效的应用于实际生活。

1 技术现状

1.1 高清安防设备现状

国内高清安防设备正处于快速发展的阶段，趋于成熟。首先，高分辨率是高清设备的直接优势，更高的分辨率带来更为广阔的应用前景；其次，更高的编码压缩算法（如H.265），有效提高压缩效率、减少延迟，减轻存储设备压力，可实现利用1-2Mbps的传输速度传送1080P画质的图像；……