基于人脸识别的罪犯抓捕系统.doc

基于人脸识别的罪犯抓捕系统
段钰龙
天津市实验中学
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摘    要:
目前, 在中国罪犯在逃率很高。公安系统对在逃罪犯还不能做到实时追踪, 抓捕过程仍有一定难度。本系统将人脸识别与交通电子眼相结合, 实时地对罪犯进行追踪, 能帮助公安系统提高破案效率、及时抓捕逃犯。本系统是直接通过电子眼进行人脸检测, 并对采集的图像进行灰度化、二值化、直方图均衡化、中值滤波等预处理, 采用主成分分析法(ponent Analysis, PCA) 进行图像特征提取;将特征数据与公安系统犯罪人员信息库里的数据进行匹配与识别, 找到罪犯、锁定其位置并自动报警。
关键词:
罪犯抓捕; 人脸识别; 中值滤波; PCA;

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在逃犯罪嫌疑人, 对人民群众生命财产安全形成严重威胁, 应尽快将其抓捕归案, 解除危害。设计这套系统就是为了能随时追踪罪犯, 及时报警, 保证公共安全。
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警力调查是抓捕罪犯最常见的方式, 这种方式需要投入大量警力深入地去调查罪犯的踪迹, 还需要人民群众的大力配合。
这些传统方法的缺陷是: (1) 在财力、物力及人力方面花费都很多; (2) 凭经验、凭影像、“人海战术”效率低; (3) 商场、高楼、车站等公共区域的监控资料死角多, 信息不全面; (4) 这些调查都是事后调查, 有滞后, 往往会错过最佳抓捕时间。
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目前电子眼在城市的覆盖率极高, 本系统便利用它的“点控”、“线控”、“面控”的特点, 直接利用电子眼采集人脸图像, 然后进行灰度化、中值滤波、直方图均衡化等的预处理;再使用主要成分分析法对图像进行特征提取;并将特征数据与公安系统犯罪人员信息库里的数据进行匹配与识别, 找到罪犯、锁定其位置并自动报警。
论文的结果及数据可为公安系统提供参考, 可以为侦破犯罪案件提供线索。而人脸识别是本产品的关键技术。
2. 人脸识别
人脸识别可以经过计算机来处置人脸图像, 目的主要是为了验证身份, 主要包括图像采集、预处理、特征提取、图像匹配及识别四个部分。
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由于目前电子眼在城市的覆盖率极高, 本系统便利用它的“点控”、“线控”、“面控”的特点, 直接利用电子眼所采集的人脸图像进行检测。
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输入的原图像由于遭到外界条件的干扰, 不能在视觉系统中直接使用, 有必要对其进行处理, 这个过程被称之为图像的预处理[1]。预处理的过程如图1所示。

因为彩色图像中三种色彩是混合的, 要对彩色图像进行识别往往困难很大, 且识别时会受到复杂背景的影响, 造成不少缺陷。而灰度图像是将图片不同区域的颜色进行量化, 所以灰度化图像容易完成识别[2]。
图像的灰度化主要由几个步骤完成, 如图2所示。
图2 图像的灰度流程  下载原图
彩色图像转化成灰度图像的公式如式(1) 所示。

在预处理的过程中, 二值化的作用是把人的头发, 眼睛, 脸的边缘轮廓及背影与人脸的亮域进行分割