新型涉密场所监控系统是在互联网和物联网的基础上,将监控范围扩展到各种不同类型的终端节点,大大丰富了监控系统的应用场景。视频监控作为涉密场所监控网络的核心,和其他网络技术的结合能使得监控网络更加智能更加有效。其中,基于人脸识别技术的涉密场所视频监控系统是当前非常热门的研究领域。当前的涉密场所监控系统存在许多尚未解决的问题,如人员认证方式单一、需要人工值守和人工排查异常情况、视频监控系统全程录像导致冗余信息较多等等。本文在视频监控中合理地使用一种基于神经网络的人脸识别方法,显著提升了当前系统下人员可靠程度、运作效率和信息有效性,在实现人脸识别的各种方法中,卷积神经网络相对于传统人脸识别方法,在测试时只要做一次前向计算,耗时较短,得到的特征维度较低、判别性强。具体描述如下:(1)系统自动检测并识别通过涉密场所人员,并实现自动人员记录:当前视频监控系统需要人工值守记录访问涉密场所的人员信息,本系统使用人脸识别技术从监控视频图像,识别出其身份信息,大大减少了人工操作,提高了涉密场所监控系统效率和准确率。(2)系统支持仅在发现异常人员通过时开启录像,无异常人员通过时关闭录像:当前视频监控系统需始终开启录像,无效冗余录像信息较多,本系统使用人脸识别技术,支持仅在监控视频图像中发现异常人员进入涉密场所时开启录像,否则关闭录像,大大提高了系统的存贮效率。(3)人脸识别和涉密场所监控系统其他认证方式相结合,提高系统安全性:当前涉密场所大多使用单一方式完成人员认证,犯罪人员入侵涉密场所相对容易。系统可以使用人脸识别的方法,并结合其他认证方式对用户进行鉴权,所有认证方式均通过时才判定人员可靠,大大提升了涉密场所认证方式的可靠性和安全性。本文设计并实现了流媒体服务器,用于获取摄像头信息并在服务器端完成流媒体信息处理和人脸识别功能,设计并实现了客户端,用于展示视频监控信息和通过人员信息。最终经过系统功能测试和性能测试,实验结果表明本文提出的基于人脸识别的涉密场所视频监控系统功能完整,准确率高,实时性好,能够满足系统的要求。