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远距离人脸识别系统分析　　基于主动视觉的FRAD系统是一套基于多摄像机追踪架构的远距离监控的人脸图像采集原型系统，系统应用固定的摄像机进行可靠的人体检测和追踪，并采用卡尔曼滤波器对人体位置进行追踪，确保预测出PTZ摄像机能够采集到人脸图像的位置。人体追踪系统可同时处理视场内的多个目标，优先选择系统会选择一个目标进行图像采集，这时摄像机将逐一快速对准目标，确保能够采集到视场内所有目标的人脸图像，最后采用商业人脸识别器进行人脸图像处理。实践表明，该系统的人体定位距离可达25～50米，人脸图像采集距离可达15～20米。　　该系统的一个重要创新是将生物特征识别与可靠的地面人体追踪器结合起来，在使用时人一旦进入摄像机视场内，追踪器就能够锁定该目标直到目标走出摄像机视场。在应用中，摄像机采集到的人脸图像和识别结果会与存储于内部数据结构的追踪目标ID进行关联，这样可以在长时间内累积识别信息，允许目标选择系统选择还未识别的追踪目标。该系统具有多个可配置运行模式，包括自动注册和基于网络的自动注册数据共享（当目标从一个摄像机区域移动到另一个摄像机区域后，允许重复目标识别）。　　1.系统的应用设计　　（1）硬件　　该系统可由多个节点组成，每个节点由一对WFOV和NFOV摄像机构成，摄像机置于标准的架高工作台上，摄像机通过串口VISCATM接口连接，其中WFOV摄像机分辨率为640×480，30Hz（NTSC），固定角度；NFOV摄像机分辨率为1280×720，30Hz，其角度、转向和放大倍数由计算机控制。　　（2）人体检测和追踪　　在WFOV静态摄像机视场中检测并追踪移动的人体，由于摄像机是静止的，所以该系统采用了背景差分法检测移动目标。系统对每一个像素的每一个颜色分量分布采用了自适应的参数模型，任何与建模不符的像素都将被认定为前景像素。在追踪的过程中，焦距、WFOV摄像机的方向和位置等内外参数都通过一个计算过程得出，这些参数通过真实坐标与WFOV摄像机视频帧映射得到。假定一个人在行走，计算视频中包含整个人体的可行区域，那些能够匹配可行区域的前景像素簇即为检测到的人体。人体检测过程在WFOV视频中以10Hz的频率进行，其中采用了卡尔曼滤波器，这使得系统对于瞬时干扰更加稳定，并且卡尔曼滤波器提供了追踪目标的速度，这样就可以预测目标的前行位置。　　（3）PTZ控制器　　PTZ控制器主要是对PTZ摄像机的平移、旋转、放大倍数的控制。在具体操作时，根据WFOV摄像机画面对NFOV摄像机画面进行计算，首先NFOV摄像机处于原始位置，即平移和倾斜角度0°，放大倍数为1，采用点对应估算WFOV和NFOV摄像机画面中同一点的位置关系。NFOV摄像机经过进一步计算，以确定平移、倾斜和放大设置对其画面的影响。在这个计算的过程中，十分精确和重要的部分是摄像机的放大点，放大点就是当放大倍数改变时真实世界坐标不变的点，通常是一幅图像的中心。实践表明确切的放大点根据设备的不同而不同，当对远距离物体采用高放大倍数时，即使很小的放大点偏移也会影响抓拍目标的准确性。在该计算过程中，一旦在WFOV视频中确定了目标位置和区域尺寸，就直接确定了NFOV平移、倾斜和放大倍数的设置，这会使得目标图像填满整个NFOV的画面。　　（4）目标选择　　对于目标的选择，一般在低分辨率的WFOV视频中可能会检测和追踪到多个目标，因此该系统采取了优先选择机制选择目标，自动控制NFOVPTZ摄像机采集目标的高分辨率人脸图像。目标优先选择基于目标的历史记录和当前状态，对于每一个被追踪的目标都有一个用于优先选择的目标记录。该记录包括过去目标被检测的次数、人脸图像采集的次数和人脸识别的成功次数。通过人体追踪器中的卡尔曼滤波器可以确定以下几个参数：目标到摄像机节点间的距离、方向余弦和目标的速度。（方向余弦是指目标行走方向与摄像机方向夹角的余弦，表明了目标正脸与摄像机节点间的角度。）　　表1用于计算目标得分的参数　　使用以上信息对被追踪目标进行评分，评分最高的将被选为人脸图像采集对象。评分的得出主要是将每一参数乘以一个系数，并对结果进行省略处理再相加，最后得到最终的评分，如表1所示为一组参数和系数。例如，目标的方向余弦乘以系数10，然后限定于[-8,8]内，再与其它分数相加就得到评分。类似地，目标的速度（米/秒）乘以10，限定于[0,20]的范围内，目标移动得快意味着会更快离开覆盖区域，所以增加了优先选择的分数。而采集次数、成功采集人脸图像的次数和成功识别人脸的次数的系数都为负数，这将对优先选择减分，减少系统重复采集。系统为各个参数限定了范围，可避免任何一个单独的参数过大而影响优先选择分数。总之，优先选择过程是在挑选行进速度快、面向摄像机的目标。在实际中，目标选择机制使得系统能够从一个目标向另一个目标移动，去选择未出