基本信息
- 项目名称：
- 基于人脸识别的宿舍防盗视频追踪监控系统
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作A类
- 简介：
- 为了保证学生的人身财产安全，采用人脸识别技术，对宿舍楼进行监控，防止外来人员的不法举动。 本系统通过监控摄像机或摄像头进行视频采集后，利用人脸检测（Adaboost算法）检测出视频流中的人脸信息，与库中人脸进行比对，如果库中不存在，系统将对其进行拍照并跟踪监控。可在特定地点进行监控,防止陌生人进入,保留犯罪证据，保证人身财产安全。
- 详细介绍：
- 为了保证学生的人身财产安全，采用人脸识别技术，对宿舍楼进行监控，防止外来人员的不法举动。 本系统通过监控摄像机或摄像头进行视频采集后，利用人脸检测（Adaboost算法）检测出视频流中的人脸信息，与库中人脸进行比对，如果库中不存在，系统将对其进行拍照并跟踪监控。可在特定地点进行监控,防止陌生人进入,保留犯罪证据，保证人身财产安全。
作品图片
作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 为了保证学生的人身财产安全，采用人脸识别技术，对宿舍楼进行监控，防止外来人员的不法举动。 本系统通过监控摄像机或摄像头进行视频采集后，利用人脸检测（Adaboost算法）检测出视频流中的人脸信息，与库中人脸进行比对，如果库中不存在，系统将对其进行拍照并跟踪监控。可在特定地点进行监控,防止陌生人进入,保留犯罪证据，保证人身财产安全。 主要采用基于特征脸（PCA）的人脸识别方法、Adaboosts算法、以及OpenCV训练分类器。 创新点： 1.快速动态多视角人脸检测定位： 在人流密集以及画面中同时出现多个人脸的场合，系统对移动中不配合的布控对象的人脸进行快速的动态检测和定位。 2.人脸检测和人脸识别相结合，Adaboosts算法、基于特征脸（PCA）和OpenCV训练分类器的结合使用，二重的识别技术，识别能力强，误差率低。 3.针对宿舍环境创建正（学生人脸）、反(宿舍门、窗、玻璃以及宿舍周围的一些实物)样例，来提高训练分类器，降低识别误差率，更具有实际意义。
科学性、先进性
- 1.隐蔽性，可进行远距离的监控适合于安全防范、罪犯监控、罪犯抓捕 2.本系统能监控识别对特定目标进行监控跟踪录制，当跟丢后，不在录制，减少了一般的连续监控中产生的无用录制信息 3. 本系统针对性强，能实现只针对陌生人进行跟踪和录像 4．本系统采用二重的识别技术（OpenCV训练分类器和人脸检测），多角度识别判断能力强，误差率低 本作品采用了人脸识别功能，不仅能检测出所有在监控范围内的人脸，而且对人脸进行与库中存在的人脸进行比对（不仅能从正面比对，侧面比对效果也非常理想），如果是数据库中存在的人脸，则不进行拍照和跟踪；如果被检测到的人脸不存在数据库中，则对其进行拍照，监控跟踪录像，直到走出监控范围外停止跟踪录像。
获奖情况及鉴定结果
- 无
作品所处阶段
- 实验室阶段
技术转让方式
- 无
作品可展示的形式
- 现场演示
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 本作品使用很简单，启动系统后，如果要进行人脸入库，单击“拍照”按钮，即可进行人脸采集，可以把拍到的人脸保存到人脸库中；如果要进行监控跟踪操作，单击“监控”即可进行监控和跟踪，如果有人进入摄像范围，则对摄像范围内出现的所有人脸进行检测并对检测出的人脸快速与数据库中的人脸比对，比对成功后不进行任何操作，如果比对失败（人脸库中不存在被检测出的人脸），立刻对其进行拍照和跟踪监控录像，并警报，直到危险人物走出摄像范围，停止拍照和跟踪监控录像，保存录像。 本作品适用范围广如工作场地、学校教室和宿舍以及个人工作环境等。设备制作简单，成本低廉，消耗资源少，适用性广泛。
同类课题研究水平概述
- 最近几年，在国内外掀起了一股图像处理、分析、识别的热潮，而其中的车牌识别和人脸识别无疑是其中的研究热潮而人脸识别技术是目前安防领域乃至全球保安系统最热门的研究方向之一，有着广阔的应用前景和实现需求。 目前人脸识别技术相比较其他生物识别技术（非接触的）而言，用户不需要和设备直接接触； 非强制性，被识别的人脸图像信息可以主动获取； 并发性，即实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
