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通用无线分组业务(General Packet Radio Service，GPRS)作为第2代移动通信技术GSM向第3代移动通信(3G)技术的过渡技术，是由英国BT Cellnet公司早在1993年提出的，是GSMPhase2+(1997)规范实现的内容之一，是一种基于GSM的移动分组数据业务，面向用户提供移动分组的IP或者X.25连接。GPRS是一项高速数据处理的科技，它以分组交换技术为基础，用户通过GPRS可以在移动状态下使用各种高速数据业务。
通过GPRS网络建立TCP连接传输数据和指令有2种方式：
(1)监控终端通过GPRS Modem与GSM基站通信，GPRS分组数据包从GSM基站发送到GPRS服务支持节点(Serving GSN，SGSN)，再由SGSN送到GPRS网关支持节点(Gateway GPRS Supporting Node，GGSN)，GGSN把收到的包进行处理，转换为可在Internet中传送的格式，最终送给远程视频服务器端。GGSN在GPRS网络和公用数据网之间起关口站的作用，它可以把GSM网中的GPRS分组数据包进行协议转换，从而可以把这些分组数据包传送到远端的TCP/IP或X.25网络。
(2)监控终端的GPRS Modem通过GPRS网络，直接与远程视频服务器端的GPRS Modem进行点对点通信，然后通过串口把数据发送给视频服务器。
整个智能网络视频监控系统分为现场视频采集、处理模块和远程视频服务器2部分，现场视频采集和处理模块在上电后自动寻找远程视频服务器，而远程视频服务器在与现场视频采集和处理模块建立TCP连接后，可通过发送指令来远程控制静态图像编码的传送。
本文无线视频监控通过无线视频监控终端对视频信号进行实时采集和压缩，以压缩图片格式(JPEG，JPEG2000等)并通过无线网络传送到远程视频服务器。实现发送实时压缩图片。视频服务器使用套接字通信，应用程序采用面向对象的方法。视频服务器与监控终端之间使用C/S模型。程序中视频服务器作为服务器，监控终端作为客户端。服务器端软件主要完成监听客户端发送的连接请求;同时接收来自多个监控终端的压缩图像数据;保存、查看和管理监控终端的图像数据。
在监控端通过监控设备监测，运算并获取人脸图像数据，并通过GPRS网络通信技术对人脸图像数据进行无线传输，服务器终端进行接收。为了减少传输流量负荷，人脸图像大小归一化为19×19，从而保证了每个摄像头传输占用不超过20 Kb/s的带宽，使得整个网络保证在一个可以承受的范围内。
4 基于Gabor和支持向量机的人脸识别
4.1 Gabor小波特征提取
Gabor函数由Dennis Gabor于20世纪40年代提出的，后来被J Daugman首先用于表征图像，并用于视觉方面的研究。随着计算机的不断发展，成为非常流行的图像处理方法。二维Gabor滤波器是一种典型带通滤波器，由于它具有良好的方向选择性和频率选择性，因此Gabor滤波器被广泛应用于图像分析、图像理解等计算机视觉领域，以获取图像信号的空间频率(尺度)、空间位置和方向选择性的局部结构信息。
人脸图像的Gabor特征由人脸图像和Gabor滤波器的卷积得到。通常的Gabor特征抽取方法是：设为人脸样本图像的灰度分布，则在选定Gabor虑波器参数后，对样本图像中抽样点(x，y)提取的特征由下式表示：
式中：G为Gabor函数在点(x，y)处的离散值;(a，b)为Gabor滤波器窗口大小;(w，h)为图像的尺寸大小。这样得到的图像在点(x，y)处的40个Gabor幅值特征对应于以该位置为中心的局部区域的能量分布，将这40个幅值特征级联起来构成该位置的Gabor特征，通常称为一个Jet，位置点(x，y)处的Jet表示为：
Jet(x，y)=(Jet(x,y)vμ) (7)
将所有抽取点提取的Gabor特征构成一张人脸样本的特征矢量：
F1={Jet(x，y)|0≤y≤h} (8)
显然，对于一副19×19大小的人脸图像如果按上述方法逐个象素抽取Gabor特征，得到的Gabor特征向量F的维数为19×19×40=14 440，远远高于原始图像的维数19×19=361。如果直接利用这样的高维Gabor特征矢量进行分类器的训练和图像识别，将产生通常所讲的维数灾难。因此必须对高维Gabor特征矢量进行适当的降维。
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