特征識別成為“人臉識別”智能監控的重要補充

發布日期：2023-08-27 23:59 點擊：次

2017年智能監控系統，不僅對視頻進行“存儲”，并提取分析特征，進而形成結構化的可檢索數據。視頻的處理分析全部由系統自動進行，并智能提取相關特征信息，如車輛顏色、車牌號、車型，以及行人的年齡、性別和衣服顏色等等信息。該項技術我們稱之為：“視頻特征提取分析技術”。

特征識別智能監控

事實上該項技術的最大優勢就是幫助公安民警在海量的視頻數據中，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’這幾個特征輸入系統，該技術就會把符合特征的視頻片段全都檢索出來，極大的提高工作效率和準確率。
當前視頻監控系統能對畫面中的行人和其屬性進行結構化，讓機器能識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正面抓拍的話，也能識別到臉部一些具體的特征，如有沒有戴口罩、眼鏡、胡子類型等。
但這種信息的采集與人臉識別是不同的，這是一種短效、對分辨率要求不高時得到信息的一種途徑。特征識別可以在攝像機無法抓拍到人臉的情況下，調動攝像機繼續跟蹤相應特征的人(系統設置為感興趣對象)，據外媒稱這種方法讓一些恐怖襲擊捉捕變得簡單。當然這里有個大前提便是攻擊者在攻擊后保持著相同的衣服。
所以特征識別真的可以取代人臉識別嗎?這里也有兩個特征必須強調的，一是特征識別提供相比人臉識別更多的“假”情報;二是當人的特征發生改變的時候，其工作效率會降低。所以特征識別更適用于案發現場短時間內的即時追蹤，而不適用于長期追蹤。
當前更多的安防監控廠商將其作為人臉識別的重要補充手段，為此在國外也有不少專家提出在今天絕大多數普通安防攝像機無法滿足人臉識別分辨率的條件下，似乎特征識別會比人臉識別在抓獲犯罪分子來得更加直接。能夠幫助人們在廣泛的攝像機網絡中追蹤一個人，挖掘出更多嫌疑犯的特征。據外媒表示，雖然當前特征識別看上去仍有漏洞，但隨著人工智能與深度學習的發展，未來智能識別將成為智能攝像機的標配。

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