人臉識別如何走進視頻監(jiān)控領域

在大數(shù)據(jù)爆炸的當代，更新迭代是萬變中不變的主題，走在時局之前，才能引領未來。視頻監(jiān)控領域最熱最火的技術和產品應該是人臉識別。行業(yè)各大廠家都紛紛推出各具實力的人臉識別系統(tǒng)。

1）從安防行業(yè)的人臉識別維度來看，首先，傳統(tǒng)的人臉識別（上一代的學習方法都是淺層學習）識別準確率最多也就能到70%，即便部署后仍需安保人員時刻注意。而應用深度學習技術的人臉識別系統(tǒng)準確率全天候平均能達到90%之多，部署后可大幅節(jié)省安保人員精力；

走在時局之前 人臉識別引領視頻監(jiān)控領域

2）傳統(tǒng)人臉識別只能通過雙眼特征這樣的簡單屬性做人臉識別，可識別的人臉屬性過少。應用深度學習技術的人臉識別系統(tǒng)采用全局人臉特征檢索，對人臉全局特征進行建模分析，而不局限于人眼局部特征，因此采用深度學習人臉識別算法準確率已超過人眼極限；

3）從直觀效果上講，傳統(tǒng)人臉識別算法模型簡單無法準確識別戴口罩、戴帽子、戴眼鏡等各種輕微的裝飾，而深度學習的人臉識別系統(tǒng)不但能識別戴口罩、戴帽子、戴眼鏡等常規(guī)裝飾，還能夠識別假胡須、假發(fā)、大墨鏡等各種偽裝，即便嫌疑人蓄意偽裝，深度學習下的人臉識別算法也能夠精準的對在逃的目標嫌疑人實現(xiàn)精準布控；

4）傳統(tǒng)人臉識別算法通常識別時間長，識別時還必須正面攝像機，實用性不高。而應用深度學習的人臉識別系統(tǒng)，能夠在人海中迅速檢索出人臉并抓怕，即便使行人故意躲避，左右旋轉30度，俯仰15度依然能夠精準識別，大幅度提升了人臉識別的實用性。

人臉識別布控系統(tǒng)，把各處采集到的人臉信息與布控人臉進行比對，能夠同時進行多路視頻分析比對，在發(fā)現(xiàn)目標后迅速提示并將警情推送至客戶端，同時在地圖上計算出目標人物的活動軌跡與頻度。此外，系統(tǒng)還支持單目標多張照片批量導入，多目標批量照片導入等各種導入方式，在降低了技術人員的工作量同時大幅提高了安保人員的工作效率。

深度學習將改變幾乎所有產業(yè)，對深度學習的應用，未來很難想象有多少令人興奮的嘗試還會發(fā)生在安防行業(yè)?；蛟S深度學習下的人臉識別只是一個全新時代的開始，你準備好了嗎？