人脸识别与智能分析技术的融合，前景更加迷人和期待
在生物识别技术中，人脸识别具有无与伦比的优势。基于人脸识别的视频分析智能报警系统可以实时捕获不同监控场景中的人脸和人形特征，如逃犯、嫌疑人、控制人员和失控人员。通过比较模板库中的文件特征，可以实现被监控对象的身份登陆和实时预警。
生物识别大致可以分为身体特征和行为特征为特征。身体特征包括：指纹、静脉、手掌、视网膜、虹膜、人体气味、面部甚至血管DNA、骨骼等；行为特征包括：签名、语音、步态等。
目前，生物识别技术日益成熟，在经济社会各个领域得到了很好的应用，在解决安全问题、提高工作效率方面具有显著优势。未来，随着多重生物识别技术的融合与多元化应用，将助推我国多重生物识别技术相关的产品与解决方案得以普及，并积极拉动市场需求增长，形成跨生物技术、安防、IT新兴产业等领域。
将生物识别技术应用于网络视频监控平台，将识别算法融入视频监控智能分析，将有助于智能分析的准确识别，同时借助高清视频监控技术，促进生物识别从近距离识别到远距离识别，从静态识别到动态识别，从小群体到大群体识别应用。
2.人脸识别广泛应用于智能分析智能视频监控系统基于数字、网络视频监控和图像处理、计算机视觉、人工智能，使用监控系统中部署的视频实时智能分析设备或智能分析软件自动分析视频内容，发现监控图像中的异常信息，及时发出预警，协助监控人员第一次处理危机。目前，智能分析技术包括行为分析、特征识别、视频诊断、分类统计等。
经过几年的快速发展，视频智能分析的应用范围主要集中在军队、政府、司法、金融、交通、监管、核电站、机场、港口等高端市场，现已渗透到居民区、零售店、仓库管理、物流等民用市场。可以说，视频智能分析在中国智能安全中的应用已经蓬勃发展。
基于人脸识别的视频分析智能报警系统可以实时捕捉不同监控场景中的人脸和人形特征，如逃犯、嫌疑人、受控人员和失控人员。通过比较模板库中的文件特征，可以实现被监控对象的身份落地和实时预警。系统前端设备主要实现可疑目标的预警功能。当在监控屏幕范围内发现可疑目标时，可疑目标的图片应及时发送到中央服务平台，并标记目标出现的时间，便于后续视频搜索。
3.人脸识别植入视频监控技术难点随着人脸识别技术的进一步发展，人脸识别技术将与数字监控系统进一步融合，成为人脸识别技术的另一大应用领域。据统计，仅在中国大陆，预计未来几年年年销售额将超过100亿元，未来十年年年销售额将超过1000亿元。随着国内安全城市和智慧城市项目的深入发展，高清城市监控进一步普及，摄像机数量大幅增加，大大降低了数据采集中的人脸识别障碍，提高了人脸识别质量。人脸识别与监控技术的结合在司法系统中得到了重用，满足了公安系统对城市监控、逃犯追捕、黑名单调查等功能的迫切需求，有利于人脸识别技术的普及。
人脸识别分为辩护(identification)、验证(verification)、监控目标人识别(watchlist)三类。辩护是通过将未知人脸图像与数据库中已知身份的人脸图像进行比较来确定未知人身份的过程。这是一对多的人脸识别；验证是通过当前被识别人的人脸图像与数据库中被识别人声明身份的人脸图像的比较来验证被识别人声明身份是对是错的过程，属于一对一的人脸识别；监控目标识别是未知身份的待测样本，人脸识别系统检测其是否属于监控列表中的一对多人脸识别。
在识别中，监控目标识别是最困难的。主要原因是非主动识别方法和场景的差异。姿势、光线、年龄和人脸分辨率的变化严重影响了人脸识别率。许多研究单位一直在研究如何将人脸识别技术应用于监控。在当前条件下，首先要考虑的是拍摄好的人脸图像。除了算法的努力，系统应用本身主要需要解决以下问题：系统结构、人脸分辨率、姿势、光照和年龄。
结论：人脸识别带动生物识别的发展。在未来的识别领域，为了区分人与物之间的差异，充分发挥生物识别的独特性和准确性，如何快速定位一个人在大型安全市场的痕迹可能需要一个比较过程。同时，视频智能分析技术的应用不仅停留在观看（监控）的程度上，还理解监控场景中目标对象的行为；思考目标对象是什么，行为意味着什么；你可以说出你想要的结果。从以前的被动监控到事前控制、主动预警、事中跟踪、事后分析。从目前的应用来看，虽然智能分析取得了很大的进展，但应用效果仍有待提高。在物联网的背景下，智能视频分析技术将随着安全监控平台的发展向更加集成和智能化的方向发展。
随着技术的进一步发展，生物识别与智能分析技术的融合是可能的，未来的前景令人着迷和期待。
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