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    在東莞安防行業(yè)，人工智能技術(shù)的應(yīng)用也越來(lái)廣泛。近兩年，“智能安防”的概念逐漸深入人心，越來(lái)越多的安防企業(yè)提倡這個(gè)概念，并且以此為中心形成了一系列的產(chǎn)品和解決方案，目前智能安防已經(jīng)進(jìn)入2.0時(shí)代。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”概念的走俏，安防企業(yè)在互聯(lián)網(wǎng)的框架下，開(kāi)始實(shí)現(xiàn)安防業(yè)務(wù)模式及技術(shù)的多樣化。這兩個(gè)概念的發(fā)展對(duì)安防行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深刻的影響。

        安防監(jiān)控系統(tǒng)每天產(chǎn)生的海量圖像和視頻信息造成的信息冗余問(wèn)題催生了帶有人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在安防領(lǐng)域的應(yīng)用。針對(duì)該技術(shù)對(duì)圖像視頻進(jìn)行自動(dòng)分析.識(shí)別.跟蹤.理解和描述的特點(diǎn)，帶有人工智能的計(jì)算機(jī)視覺(jué)在安防監(jiān)控系統(tǒng)中演變?yōu)榻陙?lái)業(yè)內(nèi)普遍看好的視頻智能分析應(yīng)用。視頻智能分析是一種基于目標(biāo)行為的智能監(jiān)控技術(shù)。在不需要人為干預(yù)的情況下，利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視頻監(jiān)控分析方法對(duì)攝像機(jī)拍錄的圖像序列進(jìn)行自動(dòng)分析，包括目標(biāo)檢測(cè).目標(biāo)分割提取.目標(biāo)識(shí)別.目標(biāo)跟蹤，以及對(duì)監(jiān)視場(chǎng)景中目標(biāo)行為的理解與描述，得出對(duì)圖像內(nèi)容含義的理解以及對(duì)客觀場(chǎng)景的解釋?zhuān)瑥亩笇?dǎo)和規(guī)劃行動(dòng)。

        視頻智能分析在東莞安防行業(yè)產(chǎn)品中有一項(xiàng)重要應(yīng)用，就是人臉?lè)治?。抓取?huà)面中的人員面部數(shù)據(jù)，通過(guò)智能分析獲得如年齡.性別.行進(jìn)方向等信息，與大數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)進(jìn)行黑名單預(yù)警。

人臉識(shí)別技術(shù)的發(fā)展階段

         一般而言，人臉識(shí)別的研究歷史可以分為三個(gè)階段。

         第一個(gè)階段（1950S-1980S），人臉識(shí)別被當(dāng)作一個(gè)一般性的模式識(shí)別問(wèn)題，主流技術(shù)基于人臉的幾何結(jié)構(gòu)特征；第二階段（1950s）人臉識(shí)別迅速發(fā)展，出現(xiàn)了很多經(jīng)典的方法，列如Eigen Face.Fisher Face和彈性圖匹配，此時(shí)主流的技術(shù)路線(xiàn)為人臉表觀建模。上世紀(jì)90年代末，深度學(xué)習(xí)法開(kāi)始出現(xiàn)，各類(lèi)利用深度學(xué)習(xí)取得“高跑分”的人臉識(shí)別系統(tǒng)越來(lái)越受到安防行業(yè)人士的關(guān)注。

深度學(xué)習(xí)相較傳統(tǒng)人臉識(shí)別方法的優(yōu)勢(shì)

    上世紀(jì)90年代末到現(xiàn)在，隨著人臉識(shí)別的研究不斷深入，研究者開(kāi)始關(guān)注面向真實(shí)條件的人臉識(shí)別問(wèn)題，主要包括以下4個(gè)方面的研究：①提出不同的人臉空間模型，線(xiàn)性判別分析為代表的線(xiàn)性建模方法，以Kernel方法為代表的非線(xiàn)性建模方法和基于3D信息的3D人臉識(shí)別方法：②深入分析.研究影響人臉識(shí)別的因素，包括光照不變?nèi)四樧R(shí)別.姿態(tài)不變?nèi)四樧R(shí)別和表情不變?nèi)四樧R(shí)別等；③利用新的特征表示，包括局部描述子和深度學(xué)習(xí)方法；④利用新的數(shù)據(jù)源.例如基于視頻的人臉識(shí)別和基于素描.近紅外圖像的人臉識(shí)別。

現(xiàn)在，人臉識(shí)別基礎(chǔ)算法主要分為兩種類(lèi)型，一種為傳統(tǒng)方法；利用一些人工設(shè)計(jì)的特征，比如Gabor.LBP.SIFT等算法提取人臉特征，我們稱(chēng)之為淺層學(xué)習(xí)；另外一種方法就是深度學(xué)習(xí)方法，它通過(guò)模擬人腦的工作原理來(lái)感知圖像，通過(guò)組合底層特征形成更加抽象的高層特征來(lái)表征圖像。

與傳統(tǒng)方法相比，深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)于它可以用更多的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，而訓(xùn)練的數(shù)據(jù)越多，算法的魯棒性.泛化能力越強(qiáng)。一般來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)很難達(dá)到十萬(wàn)級(jí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)一旦超過(guò)這個(gè)級(jí)別，計(jì)算的復(fù)雜度就會(huì)大幅提升。而目前深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)普遍都是十幾萬(wàn).上百萬(wàn)級(jí)，像一些互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的IT巨頭們，他們的訓(xùn)練數(shù)據(jù)會(huì)是上千萬(wàn).甚至上億級(jí)別，這種級(jí)別的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是傳統(tǒng)算法不可想象的。

目前無(wú)論是IT行業(yè)還是東莞安防監(jiān)控行業(yè)，人臉識(shí)別的技術(shù)架構(gòu)并無(wú)多大差別，但是訓(xùn)練數(shù)據(jù)量級(jí)的優(yōu)勢(shì)，國(guó)內(nèi)如百度.騰訊等IT巨頭在人臉識(shí)別算法的應(yīng)用效果上有著一定的優(yōu)勢(shì)。但IT企業(yè)與安防企業(yè)所擁有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同；IT巨頭擁有的是互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，而安防企業(yè)擁有的是安防大數(shù)據(jù)。二者人臉識(shí)別技術(shù)的關(guān)注點(diǎn)也有不同，IT巨頭的人臉識(shí)別技術(shù)是服務(wù)于他們的商業(yè)目標(biāo)，比如圖像檢索.身份認(rèn)證.無(wú)人駕駛等，而安防企業(yè)主要關(guān)注的是人臉識(shí)別技術(shù)在公正安全領(lǐng)域的應(yīng)用。

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