视频监控是现代楼宇中必不可少的安全设施,目前还是以简单拍摄视频为主,出现突发情况时,调用监控录像进行人工查看与取证。此方式存在较大的时间滞后,已难以满足实际需求。面向楼宇监控的人脸识别系统,旨在现有监控网络改动较小的基础上,开发人脸识别、黑名单报警和行人行踪轨迹绘制等功能,提高监控网络的时效性,为楼宇安保工作提供更多保障与支持。本文主要工作包括系统整体结构设计、视频监控中人脸检测、抓拍和识别算法的设计、系统各功能模块的设计与实现、系统功能与性能测试。其中重点工作总结如下:（1）系统采用C/S（客户端-服务器）架构,服务器选择嵌入式设备,能更好的适应视频监控的实际使用场景。人脸识别、黑名单报警、行人行踪轨迹绘制和抓拍历史回查等功能,均由服务器做数据支持,保证系统的可靠性。通过支持ONVIF协议,使得市面上主流监控相机能轻松接入系统,减少了对现有监控网络的改变。（2）在人脸识别过程中,引入了人脸图像质量评估模块。针对视频监控中人像的特点,融合了人脸姿态、清晰度、对比度和明亮度四项指标,从视频人脸序列中选出人脸图像质量最高的图片。并分别对增加评估模块前后的抓拍图像进行实验,结果显示,增加评估模块的人脸识别率具有一定的提升,人脸相似度均值有较大提升。（3）在人脸识别的基础上,开发黑名单报警与目标用户行踪轨迹绘制功能。为管理员提供最新黑名单用户动态,并支持一键行踪轨迹绘制功能,提高视频监控的时效性。行踪轨迹绘制时,采用动态轨迹绘制与静态链式轨迹查看相结合的方式,能更清晰、全面的掌握目标用户的行踪动向。（4）注册用户时,采用“流水线+多线程”的思想对注册过程进行优化,使得注册速度达到40QPS以上,处于相关领域较高水平。快速建立人脸信息数据库,是保障人脸识别系统能够快速投入使用与落地的前提。