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        人工智能技術(shù)的發(fā)展必然要涉及到對圖像技術(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)用問題，未來人像識別技術(shù)很可能還會朝著如下幾個方向發(fā)展。

        人像識別不僅僅局限于人臉識別

        我們知道人臉識別技術(shù)有一個嚴(yán)重的應(yīng)用局限性，就是對人臉圖片的像素要求。目前人臉識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法識別或者說識別準(zhǔn)確率低于應(yīng)用價值。東莞監(jiān)控安裝公司表示因此，人臉識別的應(yīng)用場景往往是特定場景，對相機(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)對措施是采用高像素攝像機(jī)，或者高變焦攝像機(jī)，以捕獲達(dá)標(biāo)的人臉圖片，這樣做的代價往往犧牲場景，加大鏈路帶寬壓力。

        通常默認(rèn)的人像識別技術(shù)僅代表人臉識別技術(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)控安裝公司表示對這些特征的識別與應(yīng)用會使人像識別技術(shù)的有效補(bǔ)充。

        對場景下的人像進(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)識別算法也在各高校以及各科研單位測試中，相信不久的將來就會應(yīng)用于市場上。歸根到底，對人像其他特征識別的真正瓶頸不在于算法，而在于計算量，尤其對大場景下的實(shí)時視頻流分析。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上正在崛起的方向，相信近兩年會有越來越多的安防廠商推出豐富的產(chǎn)品和方案。

        行為識別是難題

        近年來，深度學(xué)習(xí)在圖像上識別領(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、大計算。現(xiàn)在可以利用的數(shù)據(jù)，特別是經(jīng)過人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)非常多，使得我們能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)到以前沒法學(xué)習(xí)的東西，能提煉出百萬級，甚至千萬級的訓(xùn)練集，用于深度學(xué)習(xí)的培訓(xùn)和測試，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)，給人像識別技術(shù)帶來質(zhì)的飛躍，尤其是對人的行為分析上。我們知道人像識別技術(shù)分為幾個模塊：人臉檢測、人臉抓拍、人臉特征向量提取和人臉對比識別。識別的核心在于特征向量的相似性，只有同一個人的人臉特征向量才會有共性。

        東莞監(jiān)控安裝公司表示未來，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為識別技術(shù)，無論是對智慧城市建設(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。人像識別技術(shù)對于人種的識別，對于嬰幼兒的識別等將會越來越準(zhǔn)確，行為識別技術(shù)將“事先預(yù)警“變成現(xiàn)實(shí)。

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