【摘 要】
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进入21世纪,互联网技术不断进步,多媒体逐渐成为人们获取信息的主要来源,其中视频因有着传输方便、生动直观、信息量大等一系列特点所以得到了大范围的应用。同时,随着国内各类视频监控的普及应用,视频监控开始普遍的应用于教育、公共安防等领域。然而如果想要在视频监控中找出想要的特定目标,仅仅通过人工浏览来进行查找,那一方面工作人员会因为长时间的眼部工作产生视觉疲劳,另一方面也极有可能会在观看视频时漏掉想要查
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进入21世纪,互联网技术不断进步,多媒体逐渐成为人们获取信息的主要来源,其中视频因有着传输方便、生动直观、信息量大等一系列特点所以得到了大范围的应用。同时,随着国内各类视频监控的普及应用,视频监控开始普遍的应用于教育、公共安防等领域。然而如果想要在视频监控中找出想要的特定目标,仅仅通过人工浏览来进行查找,那一方面工作人员会因为长时间的眼部工作产生视觉疲劳,另一方面也极有可能会在观看视频时漏掉想要查找的特定目标,从而影响检索的速率和准确率。本文对比分析了基于帧间差分和聚类算法的视频关键帧提取方法、基于YOLO v4的人脸检测识别方法,设计实现了面向学生管理工作需要的基于人脸图像的视频检索系统。系统以Springboot和vue框架为基础,采用帧间差分算法来对视频关键帧进行提取,利用YOLO v4方法对视频关键帧中的人脸目标进行检测并做出框选,使用ArcFace算法对框选出的人脸图片进行特征提取,通过对待检测图片人脸特征与数据库内关键帧的人脸特征进行相似性度量,从而比对出是否存在待检测人脸。系统使用了mysql数据库和mybatis框架,综合使用Java和Python程序设计语言开发完成。本文所实现的视频检索系统以学生证件照和监控视频为输入,输出检索后得到的、包含待检索人脸的视频监控片段,对于目标人脸的检测查全率方面可达95.6%,检测速度方面对时长为1小时的监控视频可以在6分钟左右的时间完成检测,可以满足准确、实时的要求。这将为学校学生管理工作者提供及时、高效的信息化手段,学生管理工作者在需要查阅校园内视频监控时可借助该系统快速确定某学生在视频监控中出现的位置、时间等信息。
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