人像视频动态识别系统在铁路客站应用方案

铁路客站传统安防系统属于被动式防御,措施相对乏力。基于深度学习的人像视频动态识别系统化被动为主动,采用人像视频动态识别技术对人群中重点人员进行主动识别、提前管控,更有效地实现“查缉追逃、反恐防暴、刑侦破案、治安管控、服务旅客”等功能。以某铁路客站人像视频动态识别系统设计为例,探讨人像视频动态识别技术的应用方案,为铁路客站安防系统优化设计与应用提供借鉴。

封闭空间中视频人像比对检验鉴定1例

1案例1.1简要案情2017年7月,重庆某区一公交车上发生一起扒窃案,失主报案后,公安机关遂将作案嫌疑人周某抓获。提取公交车监控视频(视频截图见图1~3),以抓获周某时的照片为样本(图4),跟监控视频的人像进行比对。

高光条件下视频人像处理方法研究

目的针对高光条件下导致的视频人像模糊、细节缺失的情况,研究高光条件下的视频人像的处理方法,改善视频中高光人像的视觉效果。方法详细分析了高光条件下视频人像存在的问题,给出了高光视频人像处理流程图,阐述了普通监控拍摄模式下和红外监控模式下高光人像处理方法。具体处理方法 :在人像视频中挑取成像质量较好、光照影响较小、尺寸较大的关键帧图像,将人像剪裁出合适的尺寸。在空域内用曲线调节、伽马校正,在频域内用高通滤波、同态滤波等方法分别对彩色高光人像和灰度高光人像进行增强处理,然后进行人像重建、合成。结果面对高光人像细节丢失这种普遍情况,在对人像重建、合成前,对原始高光人像进行增强处理是有必要的。相对于直接对原始高光人像,先对人像进行高光抑制,再进行重建、合成处理效果更好。在处理方法上,频域内的高通滤波锐化加强效果更好。相对于彩色视频人像,红外视频人像丢失了色彩,在高通滤波前进行曲线调节或伽马校正是有必要的。在某些情况下,灰度图像的处理效果比彩色图像处理效果更好,将彩色图像转换为灰度图像然后再进行重建处理也是可行的方法。结论正确处理高光人像能够为视频侦查提供更准确线索,文中所提方法能够改善高光人像视觉效果。

视频人像的辨认路径探析

视频监控系统的侦查应用一直受到侦查部门重视,同时也是理论研究热点,但对视频人像的辨认路径探讨并不充分。通过全面回顾视频人像的利用路径,提出视频人像辨认的重要性,继而提出视频人像辨认应具备的客观条件、主体条件和主观条件,在此基础上阐述了视频人像的清晰化处理现状,之后对于视频人像辨认范围的确定进行重点探讨。根据视频人像辨认范围的不同,分别对在警方内部开展辨认、根据视频中目标对象的籍贯范围、职业范围、活动范围进行有限范围内的辨认,以及无限范围辨认的方式与风险作出深入探讨。

视频人像检验2例

案例1 某年1月31日凌晨1时许，在某地连续发生两起持枪抢劫加油站案件．一共抢走现金近5000元．时间间隔约1h，空间距离为7km。办案单位提取了A、B两个加油站嫌疑人持枪抢劫作案视频。判断视频中出现的人像是否为同一人。

视频人像综合性检验在一起“零口供”盗窃案中的运用

本文介绍了在视频人像综合性检验理念、观点指导下,对一起"零口供"盗窃案人像的鉴定。首先,简单介绍了视频人像综合性检验的基本观点,阐释了基于形态学的方法是视频人像检验的主要方法,给出了视频人像检验的基本步骤与流程;然后,介绍了本案检验的过程,包括检验条件的评估与检验方案的制定、侦查实验补充样本、人像特征的分别检验、比对检验与综合评判。最后,就人像特征鉴定价值的认识、鉴定样本的制作以及人像鉴定风险应对问题进行了探讨。实践表明,只有深刻认识了视频人像鉴定相关基本概念--人体外貌、人像、人像特征,并充分重视视频人像检验鉴定的特点,才能发挥视频人像同一认定在案件取证中的重要作用。

低分辨率视频人像特征信息衰减与可视度的关系

本文模拟银行监控录像,对低分辨率视频人像特征信息衰减与可视度关系进行了详细分析。从不同距离视频人像的像素数入手,选择熟悉与不熟悉的人分别对辨认对象进行辨认。实验结果表明,熟悉的人在进行对象辨认时所需要的像素数比不熟悉的人要低;同一人对视频人像辨认比视频抓图人像所需的像素低。其中有个别特殊现象出现了与结论相反的结果。这是由于人眼分辨力下降的原因,属于非本质差异。因此,可以认为上述结论是正确的。

大姿态人像转正技术在视频人像比对中的应用

目的通过对视频中人脸图像进行姿态转正,使其符合人像比对的条件。方法针对一起实际案件,运用基于形变模型的三维人像重建技术进行大姿态单张二维正面人像重建,通过抠图、关键点调整、边缘调整等步骤,将一张半侧面图像重建恢复出正面图像。结果将重建后的正面人像输入人像比对系统,成功比中犯罪嫌疑人。结论大姿态人像转正技术可以有效解决非正面人像检索比对难的问题,提高人像比对准确率和排查效率,增强视频人像线索运用效能。

基于RFID和视频人像识别技术的门禁式定员监控系统的设计

针对目前民爆器材生产线门禁式定员监控系统存在的使用不便、识别率低、易漏报等问题,设计了一套以RFID技术与视频人像识别技术为基础的监控系统,实现对民爆器材危险作业场所自动进行人员识别与统计、图像抓拍、超员报警等功能。该系统将RFID技术与视频人像识别技术结合,打破了长期以来依靠红外感应进行计数的模式,使系统更具实用性及先进性。测试结果证明,该系统满足相关行业政策和标准要求,适用于民爆器材危险作业场所的智能化管理。

模糊视频人像重建对比研究

监控视频画面质量往往不能直接达到检验、识别的条件,需要进行相应的数字化处理。对模糊视频人像甚至需要进行人像重建。运用警视通影像平台人像重建、智能画像专家人像组合重建、Photoshop电子模拟画像重建三种技术手段进行正面人像重建实验和多角度人像重建实验,并对三种重建技术的实验结果进行对比研究有助于公安技术的不断改进和发展。通过实验研究,三种软件的视频人像重建功能是值得肯定的,在不同情况下能各自发挥所长。但同时三种软件的复原重建能力是有限的,表现为算法上的不足、绘画掌握难度较大以及数据库特征数量不够丰富等,这些都值得进一步研究与改善。可以预见,多种重建技术有机结合、取长补短是视频人像重建技术未来发展的一个趋势。

视频人像的测量与应用

目的通过实验研究,探索利用桌面标绘结合点线标识,开展侦查实验和现场重建,测量视频人像的相关数据。方法选择15名实验人员,利用视频监控系统开展实验并调阅视频人像测量数据。通过成像比例一致性的校正方法、现场重建的再现方法、视频人像的测量方法,探索并总结出行之有效的测量方法。结果研究表明,可以准确测量视频人像的身高等静态特征;可以测量视频人像的步长等动态特征。因客观条件的限制,视频人像的测量数据与实际数据存在一定的误差。结论利用桌面标绘结合点线标识开展侦查实验和现场重建,进行视频人像测量,可得到较为准确的数据,经反复验证明确了结论的可靠性。

视频人像重建设计浅析

本文研究的目的在于通过利用警视通软件的不同处理功能,探索低分辨率视频人像多帧重建的更好方法,提升重建图像的质量,以寻找出关键信息来指证犯罪目标,为案件的侦破提供强有力的技术支撑。

基于RVM网络模型的人像分割程序

视频人像分割是一种广泛使用的技术,它使电影导演和视频内容创作者能够将场景的前景与背景分开,并将它们视为两个不同的视觉层,通过替换背景,创作者可以传达特定的情绪,将自己转移到有趣的位置或增强信息的影响力。然而,以前为了实现这种操作是十分费时的,艺术家需要对每一帧进行转描,或者需要一个带有绿屏的工作室环境来实时去除背景。为了使用户能够方便快捷地对视频人像的背景进行替换,我们开发了轻量化的视频人像分割工具,主要是利用RVM网络模型训练数据来对视频中的人像进行分割。

论视频人像综合性检验

对视频人像检验鉴定问题进行探讨。从人体外貌的整体性入手,讨论了人体外貌的特定性与稳定性;从反映性的角度分析了视频人像检验的有利因素和不利因素。研究与实践表明,视频人像检验是综合性的过程,应充分收集各种相关影像资料、物证与信息,从多个特征维度和尺度、综合采用多种技术方法开展检验和分析评判,通过各类特征相互联系、相互补充、相互印证来揭示人像特征体系的异同,以达到同一(或排除)人身的目的。

视频人像鉴定相关概念、特点及其科学性

视频人像检验鉴定面临诸多理论与实践上的问题,就此开展相关探讨尤为必要。首先,剖析了人体外貌、人像、人像特征的概念及其关系,然后分析了人像鉴定具有的特殊性,最后阐明了人像鉴定的科学性。研究表明:人体外貌是视频人像鉴定的客体,人像的实质是被记录的人体外貌现象,人像特征是具体条件下的特征;视频人像鉴定的特殊性表现在人像形成与记录方式、对人体外貌特性表现方式,以及人像特征内涵的丰富性、人像检验鉴定的综合性;视频人像鉴定的科学性体现为鉴定理论与方法的科学性。

视频中人像检验在案件侦破中的应用

视频中的人像检验主要是辨认、比对检材视频人像和样本视频人像或样本人像,通过检验获得有价值的线索。随着视频监控信息的有效提取和利用,视频中人像检验在法律实务运用中也在不断增多,本文从视频中人像检验的概念、特点入手,结合两个实际的案例,分析了视频中人像检验在案件侦破中的应用。

人像相似度评价研究

目前,在刑事技术领域,人像检验的工作在视频侦查活动中作用越来越突出。人脸以其外在性和自然性有着与其它证据无法比拟的优点,但它本身也有许多困难。人像识别与检验工作是根据人脸特定性与稳定性原理,由人工标识特征点对比检材样本综合评断。本文通过matlab软件编程提取人脸的特征,比较特征点距离的上三角矩阵,计算2张人脸的相似度,从而通过相似度数据判断是否为同一个人,给出相似度量化数值,并通过人工检验相互印证,为刑事侦查提供线索和证据。