随着安防监控视频系统的应用越发普遍,安防监控视频在起着越来越显著的作用,也被人们寄予了越来越大的期待。近年来,安防监控视频中人脸部分图像的可用性问题开始被提及,诸多国家及地方的行业标准都提出了“人面部特征清晰”等明确的要求。本文所研究的安防监控中人脸图像信息可用性技术可以用来量化安防监控中人脸图像信息的可用性,并且凭借计算机技术客观、便捷的特点,模拟并辅助相关部门的主观判断。该技术将给行业标准的实施,以及各场景下安防监控视频的正确安装、合理评估带来的便利。有着广阔的应用前景。一方面,本文从平面特征出发对人脸图像信息可用性进行了分析研究。首先,本文建立了人脸图像信息可用性的主观评估数据库,为后续的计算机客观评估技术的研究打好了基础。接着,本文定量地分析了钝化与白噪声对人脸图像信息可用性的影响,并通过实验验证了BRISQUE算法对钝化以及白噪声的有效评估。随后,本文设计了基于图像空间域特征与图像熵的评估方法。该方法不仅采用了了BRISQUE的空间域特征提取,而且抓住了人脸的信息量丰富的特点克服了BRISQUE对熵评估失效导致的不足。新算法的更强的评估性能也在实验中得到了验证和对比。另一方面,本文又提出从姿态特征对人脸图像信息可用性进行分析的方法。该方法弥补了但从平面特征进行评估的局限,使得评估更为全面可靠。针对姿态特征评估,本文设计了基于BP神经网络的人脸旋转角度识别方法,该方法中设计了最新的基于边缘的特征提取算法,实验证明了该方法在相同的训练方式下取得了优于前人的识别性能。此外,本文设计了平面特征与姿态特征结合的评估系统。在评估打分模块的输入端,系统还加入了人脸检测模块。该系统的性能最后也在实验中得到了验证,实验结果对安防监控系统的反馈分析也再一次证明了本文研究主题的应用价值。