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[導(dǎo)讀] 智能監(jiān)控系統(tǒng),不僅對(duì)視頻進(jìn)行“存儲(chǔ)”,并提取分析特征,進(jìn)而形成結(jié)構(gòu)化的可檢索數(shù)據(jù)。視頻的處理分析全部由系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行,并智能提取相關(guān)特征信息,如車輛顏色、車牌號(hào)、車型,以及行人的年齡、性別和衣服顏

智能監(jiān)控系統(tǒng),不僅對(duì)視頻進(jìn)行“存儲(chǔ)”,并提取分析特征,進(jìn)而形成結(jié)構(gòu)化的可檢索數(shù)據(jù)。視頻的處理分析全部由系統(tǒng)自動(dòng)進(jìn)行,并智能提取相關(guān)特征信息,如車輛顏色、車牌號(hào)、車型,以及行人的年齡、性別和衣服顏色等。

“視頻特征提取分析技術(shù)的最大優(yōu)勢(shì)就是幫助公安民警在海量的視頻數(shù)據(jù)中,迅速找到最有用的信息。比如,如果民警知道犯罪嫌疑人是一名40歲左右的中年男子,那么只要把‘40歲’、‘中年’、‘男’這幾個(gè)特征輸入系統(tǒng),該技術(shù)就會(huì)把符合特征的視頻片段全都檢索出來(lái),極大的提高效率和準(zhǔn)確率?!昂P殴こ處熃榻B說(shuō)。

當(dāng)前視頻監(jiān)控系統(tǒng)能對(duì)畫(huà)面中的行人和其屬性進(jìn)行結(jié)構(gòu)化,讓機(jī)器能識(shí)別人的一些基本屬性如性別、年齡、衣服顏色、衣服類型等等,如果從視頻圖像從目標(biāo)正面抓拍的話,也能識(shí)別到臉部一些具體的特征,如有沒(méi)有戴口罩、眼鏡、胡子類型等。

但這種信息的采集與人臉識(shí)別是不同的,這是一種短效、對(duì)分辨率要求不高時(shí)得到信息的一種途徑。無(wú)獨(dú)有偶,在國(guó)外也有不少專家提出在今天絕大多數(shù)普通安防攝像機(jī)無(wú)法滿足人臉識(shí)別分辨率的條件下,似乎特征識(shí)別會(huì)比人臉識(shí)別在抓獲犯罪分子來(lái)得更加方便。

特征識(shí)別可以在攝像機(jī)無(wú)法抓拍到人臉的情況下,調(diào)動(dòng)攝像機(jī)繼續(xù)跟蹤相應(yīng)特征的人(系統(tǒng)設(shè)置為感興趣對(duì)象),據(jù)外媒稱這種方法讓一些恐怖襲擊捉捕變得簡(jiǎn)單。當(dāng)然這里有個(gè)大前提便是攻擊者在攻擊后保持著相同的衣服。

所以特征識(shí)別真的可以取代人臉識(shí)別嗎?這里也有兩個(gè)特征必須強(qiáng)調(diào)的,一是特征識(shí)別提供相比人臉識(shí)別更多的“假”情報(bào);二是當(dāng)人的特征發(fā)生改變的時(shí)候,其工作效率會(huì)降低。所以特征識(shí)別更適用于案發(fā)現(xiàn)場(chǎng)短時(shí)間內(nèi)的即時(shí)追蹤,而不適用于長(zhǎng)期追蹤。

當(dāng)前更多的監(jiān)控廠商將其作為人臉識(shí)別的重要補(bǔ)充手段,能夠幫助人們?cè)趶V泛的攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)中追蹤一個(gè)人,挖掘出更多嫌疑犯的特征。據(jù)外媒表示,雖然當(dāng)前特征識(shí)別看上去仍有漏洞,但隨著人工智能與深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,未來(lái)智能識(shí)別將成為智能攝像機(jī)的標(biāo)配。具介紹,當(dāng)前國(guó)外許多研發(fā)機(jī)構(gòu)已經(jīng)開(kāi)始著手步態(tài)識(shí)別,并通過(guò)3D深度傳感器來(lái)提升步態(tài)識(shí)別的準(zhǔn)確率?;诖?,我們也有理由相信,未來(lái)特征識(shí)別并不會(huì)落后于人臉識(shí)別那么多,也讓更多警務(wù)人員的偵察手段更加科技化。

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