本文關(guān)鍵詞：基于人臉識別的涉密場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：新型涉密場所監(jiān)控系統(tǒng)是在互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)上,將監(jiān)控范圍擴展到各種不同類型的終端節(jié)點,大大豐富了監(jiān)控系統(tǒng)的應用場景。視頻監(jiān)控作為涉密場所監(jiān)控網(wǎng)絡的核心,和其他網(wǎng)絡技術(shù)的結(jié)合能使得監(jiān)控網(wǎng)絡更加智能更加有效。其中,基于人臉識別技術(shù)的涉密場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)是當前非常熱門的研究領(lǐng)域。當前的涉密場所監(jiān)控系統(tǒng)存在許多尚未解決的問題,如人員認證方式單一、需要人工值守和人工排查異常情況、視頻監(jiān)控系統(tǒng)全程錄像導致冗余信息較多等等。本文在視頻監(jiān)控中合理地使用一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別方法,顯著提升了當前系統(tǒng)下人員可靠程度、運作效率和信息有效性,在實現(xiàn)人臉識別的各種方法中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡相對于傳統(tǒng)人臉識別方法,在測試時只要做一次前向計算,耗時較短,得到的特征維度較低、判別性強。具體描述如下:(1)系統(tǒng)自動檢測并識別通過涉密場所人員,并實現(xiàn)自動人員記錄:當前視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要人工值守記錄訪問涉密場所的人員信息,本系統(tǒng)使用人臉識別技術(shù)從監(jiān)控視頻圖像,識別出其身份信息,大大減少了人工操作,提高了涉密場所監(jiān)控系統(tǒng)效率和準確率。(2)系統(tǒng)支持僅在發(fā)現(xiàn)異常人員通過時開啟錄像,無異常人員通過時關(guān)閉錄像:當前視頻監(jiān)控系統(tǒng)需始終開啟錄像,無效冗余錄像信息較多,本系統(tǒng)使用人臉識別技術(shù),支持僅在監(jiān)控視頻圖像中發(fā)現(xiàn)異常人員進入涉密場所時開啟錄像,否則關(guān)閉錄像,大大提高了系統(tǒng)的存貯效率。(3)人臉識別和涉密場所監(jiān)控系統(tǒng)其他認證方式相結(jié)合,提高系統(tǒng)安全性:當前涉密場所大多使用單一方式完成人員認證,犯罪人員入侵涉密場所相對容易。系統(tǒng)可以使用人臉識別的方法,并結(jié)合其他認證方式對用戶進行鑒權(quán),所有認證方式均通過時才判定人員可靠,大大提升了涉密場所認證方式的可靠性和安全性。本文設(shè)計并實現(xiàn)了流媒體服務器,用于獲取攝像頭信息并在服務器端完成流媒體信息處理和人臉識別功能,設(shè)計并實現(xiàn)了客戶端,用于展示視頻監(jiān)控信息和通過人員信息。最終經(jīng)過系統(tǒng)功能測試和性能測試,實驗結(jié)果表明本文提出的基于人臉識別的涉密場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)功能完整,準確率高,實時性好,能夠滿足系統(tǒng)的要求。
【關(guān)鍵詞】：涉密場所 人臉識別 視頻監(jiān)控 深度學習 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
【學位授予單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 課題研究背景10-11
• 1.2 課題研究現(xiàn)狀11-14
• 1.3 研究目標與工作14
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第二章 基于人臉識別的涉密場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)16-24
• 2.1 H.264視頻編碼技術(shù)16-17
• 2.2 H.264的RTP封裝17-19
• 2.3 人臉識別技術(shù)19-22
• 2.3.1 LFW人臉識別數(shù)據(jù)庫20-21
• 2.3.2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉驗證21-22
• 2.4 本章小結(jié)22-24
• 第三章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別24-39
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡24-28
• 3.1.1 單個神經(jīng)元25
• 3.1.2 Sigmoid激勵函數(shù)25-26
• 3.1.3 Tanh激勵函數(shù)26-27
• 3.1.4 ReLU激勵函數(shù)27-28
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡28-30
• 3.2.1 前向傳播算法28-29
• 3.2.2 反向傳播算法29-30
• 3.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡30-35
• 3.3.1 局部連接31-32
• 3.3.2 權(quán)值共享32
• 3.3.3 池化32-33
• 3.3.4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)33-34
• 3.3.5 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練過程34-35
• 3.4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別實現(xiàn)35-38
• 3.4.1 人臉檢測實現(xiàn)35-36
• 3.4.2 人臉對準實現(xiàn)36-37
• 3.4.3 人臉識別實現(xiàn)37-38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第四章 基于人臉識別的涉密場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)39-54
• 4.1 系統(tǒng)實現(xiàn)目標39-40
• 4.2 具體系統(tǒng)功能需求40-41
• 4.2.1 實時畫面監(jiān)控40
• 4.2.2 視頻圖像人員信息識別40-41
• 4.2.3 異常人員通過自動錄像模式41
• 4.3 服務器模型設(shè)計41-43
• 4.4 服務器業(yè)務邏輯設(shè)計43-50
• 4.5 客戶端業(yè)務邏輯設(shè)計50-53
• 4.6 本章小結(jié)53-54
• 第五章 涉密場所視頻監(jiān)控系統(tǒng)的測試54-66
• 5.1 測試環(huán)境54-55
• 5.2 人臉識別準確度檢測55-56
• 5.3 視頻監(jiān)控功能測試56-65
• 5.3.1 監(jiān)控網(wǎng)絡功能測試57-59
• 5.3.2 人臉識別功能測試59-63
• 5.3.3 系統(tǒng)性能測試63-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 總結(jié)和展望66-69
• 參考文獻69-75
• 攻讀碩士學位期間取得的研究成果75-76
• 致謝76-77
• 附件77

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