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        人工智能技術(shù)的發(fā)展必然要涉及到對(duì)圖像技術(shù)、音頻技術(shù)的深度應(yīng)用，東莞監(jiān)控安裝公司表示人像技術(shù)就是圖像分析技術(shù)的一個(gè)重要分支。根據(jù)目前業(yè)界的技術(shù)流派和應(yīng)用模式，尤其現(xiàn)階段的應(yīng)用問(wèn)題，未來(lái)人像識(shí)別技術(shù)很可能還會(huì)朝著如下幾個(gè)方向發(fā)展。

        人像識(shí)別不僅僅局限于人臉識(shí)別

        我們知道人臉識(shí)別技術(shù)有一個(gè)嚴(yán)重的應(yīng)用局限性，就是對(duì)人臉圖片的像素要求。目前人臉識(shí)別最低的人臉圖片的像素至少是30*30，低于該像素的人臉圖片將無(wú)法識(shí)別或者說(shuō)識(shí)別準(zhǔn)確率低于應(yīng)用價(jià)值。東莞監(jiān)控安裝公司表示因此，人臉識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景往往是特定場(chǎng)景，對(duì)相機(jī)安裝的距離、高度、光線的要求比較高，以保證采集到人力啊的像素值達(dá)到要求。通常的應(yīng)對(duì)措施是采用高像素?cái)z像機(jī)，或者高變焦攝像機(jī)，以捕獲達(dá)標(biāo)的人臉圖片，這樣做的代價(jià)往往犧牲場(chǎng)景，加大鏈路帶寬壓力。

        通常默認(rèn)的人像識(shí)別技術(shù)僅代表人臉識(shí)別技術(shù)，而忽略了人像其他的一些特征。人像除了面部特征意外，還包括發(fā)型、膚色、肢體、去干、服裝類型、服裝顏色、走路步態(tài)等，東莞監(jiān)控安裝公司表示對(duì)這些特征的識(shí)別與應(yīng)用會(huì)使人像識(shí)別技術(shù)的有效補(bǔ)充。

        對(duì)場(chǎng)景下的人像進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，分析出人的衣服類型、衣服顏色、是否攜帶物體等特征，此類算法已經(jīng)成熟，即使步態(tài)識(shí)別算法也在各高校以及各科研單位測(cè)試中，相信不久的將來(lái)就會(huì)應(yīng)用于市場(chǎng)上。歸根到底，對(duì)人像其他特征識(shí)別的真正瓶頸不在于算法，而在于計(jì)算量，尤其對(duì)大場(chǎng)景下的實(shí)時(shí)視頻流分析。這是傳統(tǒng)基于CPU的智能分析服務(wù)所實(shí)現(xiàn)不了的，需要基于GPU、高密、分布式可擴(kuò)展的高性能服務(wù)器。東莞監(jiān)控公司表示這是目前安防市場(chǎng)上正在崛起的方向，相信近兩年會(huì)有越來(lái)越多的安防廠商推出豐富的產(chǎn)品和方案。

        行為識(shí)別是難題

        近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在圖像上識(shí)別領(lǐng)域，行為分析領(lǐng)域，人工智能領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用，其快速發(fā)展主要?dú)w功于三大因素——大數(shù)據(jù)、大模型、大計(jì)算?，F(xiàn)在可以利用的數(shù)據(jù)，特別是經(jīng)過(guò)人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)非常多，使得我們能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)到以前沒(méi)法學(xué)習(xí)的東西，能提煉出百萬(wàn)級(jí)，甚至千萬(wàn)級(jí)的訓(xùn)練集，用于深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn)和測(cè)試，跨速提升模型的性能指標(biāo)。另外，東莞監(jiān)控安裝公司表示技術(shù)上的發(fā)展使得訓(xùn)練大模型成為了可能，例如上千層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是在唉四年以前難以想象的事情，現(xiàn)在都在發(fā)展成為了現(xiàn)實(shí)，并且在產(chǎn)品中都有了很廣泛的使用。

        基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，給人像識(shí)別技術(shù)帶來(lái)質(zhì)的飛躍，尤其是對(duì)人的行為分析上。我們知道人像識(shí)別技術(shù)分為幾個(gè)模塊：人臉檢測(cè)、人臉抓拍、人臉特征向量提取和人臉對(duì)比識(shí)別。識(shí)別的核心在于特征向量的相似性，只有同一個(gè)人的人臉特征向量才會(huì)有共性。

        東莞監(jiān)控安裝公司表示未來(lái)，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為識(shí)別技術(shù)，無(wú)論是對(duì)智慧城市建設(shè)，還是各種人工智能領(lǐng)域的深入研究，都有著非常重要的意義。人像識(shí)別技術(shù)對(duì)于人種的識(shí)別，對(duì)于嬰幼兒的識(shí)別等將會(huì)越來(lái)越準(zhǔn)確，行為識(shí)別技術(shù)將“事先預(yù)警“變成現(xiàn)實(shí)。

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