怎么登录百事平台核心提示：人们常常将图像内容分析与图像识别混为一谈，或者将图像识别作为智能监控的目标。 诚然，图像识别技术在安防系统中有着非常广阔的应用前景，也是智能安防系统的一个主要方向。 然而，常见的视频监控应用却找不到合适的切入点。 我们先来说说图像识别的主要应用。 首先要明确的是，图像识别是指利用图像技术对目标进行个体识

　　人们常常将图像内容分析与图像识别混为一谈，或者将图像识别作为智能监控的目标。 诚然，图像识别技术在安防系统中有着非常广阔的应用前景，也是智能安防系统的一个主要方向。 然而，常见的视频监控应用却找不到合适的切入点。 我们先来说说图像识别的主要应用。 首先要明确的是，图像识别是指利用图像技术对目标进行个体识别，例如识别某个人、查找某辆车或某物体等。 以图像生物识别为例，它是利用图像（模式识别）技术来识别人体本身所携带的独特且相对稳定的特征（如人脸、视网膜、虹膜、指纹、掌纹/形状和步态）。 等），以确定个人的身份。 目前，其应用方式主要有两种：

　　1.验证：是将当事人的身份与正在进行的行为联系起来，以确认其合法性。 这是安全系统的典型应用，它将人的生物识别信息视为钥匙或卡。

　　验证系统由于可以对特征的输入提供更多的控制，系统的可靠性和稳定性良好，并且相对成熟，因此在门禁管理系统中得到了广泛的应用。 其基本工作方法是将特征输入设备读取的特征与系统中存储的有限数量的特征样本（这些样本代表一定的授权）进行比较，以确定请求的合法性。 通常，系统中存储的样本数量不是很大，并且可以控制现场特征输入的条件，因此系统的识别率非常高（误识别率和误拒绝率都很低） ）。 由于生物识别特征来自于人本身，因此不需要同样的认证，具有极高的安全性。 因此适合安全要求较高的场所，如贵重物品仓库、重要活动或VIP访客的出入管理等。

　　2. 识别：将输入特征与数据库中存储的大量参考进行比较，以确定目标的身份。 这样的系统首先要建立一个海量的基础样本数据库，比如每个城市的人口指纹数据库。 对于人脸等生物特征，要求输入环境与建库环境有足够的相关性，以保证输入特征与样本特征的可比性。 因此，建立一个稍微受控的环境来排除或限制影响特征获取的不真实（扭曲、不完整和伪装）的各种因素是系统应用的必要条件。 例如，边防检查系统设立专门的人员通道，采集出入境人员的面部特征； 机场安全信息系统在检查台采集乘客的面部图像。

　　两者都是为了个人身份的认证，都需要有限的工作环境，这是普通视频监控系统无法实现的。 而且，他们的工作目标并不是验证人体的身份。 因此，必须在验证和识别之间选择一个新的切入点。

　　图像内容分析之所以成为智能监控的突破点，是因为它在通常的视频监控环境（如3111项目搭建的系统）中实现了上述功能。 为现有系统锦上添花，不影响现有系统的运行和使用，并逐步完善和增加系统功能，实现安防系统的智能化。 更重要的是，它不仅仅是提取图像的表面信息（生物特征），而是挖掘和表达图像所承载的深层信息，通过对图像序列的分析和图像序列的合成，获得预测和趋势判断。 多源图像。 从技术上讲，它是数字视频和特征识别安全两大箭头技术的交汇点。

　　安全技术是围绕攻击和防御两个方面发展起来的，其基础是获取信息。 事后信息为证据； 事件发生前的信息就是情报，具有预警价值。 视频监控技术应该加强后者的研究，这是智能化的方向。 技术的发展是渐进的，革命性的变化不会在一夜之间出现。 但重大事件带来的机遇和动力，会极大地刺激和催化技术的进步。 视频监控技术正处于这样一个时期，我们应该抓住机遇，追求技术创新，将视频监控技术提高到一个新的阶段。

　　为了实现智能监控，各个厂商提出了不同的技术方案，但重点都集中在图像内容分析技术上。 这是正确的方向。 可以说，图像内容分析技术的发展过程就是智能监控的发展过程。 智能监控的实现必须要有图像内容分析技术的突破作为支撑。

　　图像信息量巨大，同时具备空间分辨率和时间分辨率的能力，但真正提取和挖掘这些信息却复杂且困难。 前面提到，图像系统智能化的主要标志之一是：系统从视觉解读（视觉阅读）走向机器解读（机器阅读）。 这意味着：视频监控将改变系统不对图像信息做任何处理的现状。 处理是对图像信息的自动解读，也就是理解（understanding）图像，也就是图像内容分析（视频理解）的意义。 现在市场上有一些IV（智能视频）产品，都是对图像内容进行基础分析，如简单背景下单个目标的目标分离、分类、统计、行为分析和跟踪等。 研究机构将其作为重要课题开展深入研究，国家“十一五”科技攻关已列入相关课题。 根据安全需求，智能监控技术的发展过程或者图像内容分析技术的研究可分为以下几个阶段：

　　1. 将（移动的）目标与视频图像分离。 这是体现图像技术优势、实现目标检测的前提。 传统的视频（运动）检测实际上是亮度检测，没有充分发挥图像技术的特点。 判断图像中是否存在检测目标（人、物体等），并将目标与背景图像分离是图像内容分析的首要任务，然后对目标进行分类、计数、关联。 判断图像中是否存在目标、目标是复合的还是离散的等也是图像滤波的基础。

　　2、分析目标的行为，确定其运动的方向和方式，能够对异常行为进行检测和预警； 生成目标的轨迹，并能自动跟踪目标。 实现运动目标的跟踪是非常困难的，它要求系统能够分析和预测目标的运动轨迹，并实时进行修正。 同时，由于运动过程与伺服机构之间传递函数的非线性，导致伺服系统也非常复杂。

　　以上两点目前都有产品和应用，但基本上都是在简单的环境下，针对少量的目标。 在复杂环境（即通常的视频监控环境）下实现这些功能是图像内容分析技术真正应用价值的关键。 同时解决了多幅图像的综合分析、图像间目标的相关性以及目标的连续跟踪。 这些都是市场急需且尚未解决的。

　　4、实现视频语义分析，图像内容分析的最高境界。 通过分析图像序列，可以获得其中包含的真实信息，可以与语音的语义分析相结合（已取得初步成果）可以逐步实现视频语义分析，比如通过大量 的多通道图像。 对数据的分析可以获得社会对某一事件的反应程度； 分析和统计某类事件的发生和发展（概率和时间、地理分布等）。 能够进行这样的分析表明，机器具有与人类相同的理解图像的能力，但具有人类无法达到的效率。