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        人工智能技術的發展必然要涉及到對圖像技術、音頻技術的深度應用，東莞監控安裝公司表示人像技術就是圖像分析技術的一個重要分支。根據目前業界的技術流派和應用模式，尤其現階段的應用問題，未來人像識別技術很可能還會朝著如下幾個方向發展。

        人像識別不僅僅局限于人臉識別

        我們知道人臉識別技術有一個嚴重的應用局限性，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確率低于應用價值。東莞監控安裝公司表示因此，人臉識別的應用場景往往是特定場景，對相機安裝的距離、高度、光線的要求比較高，以保證采集到人力啊的像素值達到要求。通常的應對措施是采用高像素攝像機，或者高變焦攝像機，以捕獲達標的人臉圖片，這樣做的代價往往犧牲場景，加大鏈路帶寬壓力。

        通常默認的人像識別技術僅代表人臉識別技術，而忽略了人像其他的一些特征。人像除了面部特征意外，還包括發型、膚色、肢體、去干、服裝類型、服裝顏色、走路步態等，東莞監控安裝公司表示對這些特征的識別與應用會使人像識別技術的有效補充。

        對場景下的人像進行結構化處理，分析出人的衣服類型、衣服顏色、是否攜帶物體等特征，此類算法已經成熟，即使步態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時視頻流分析。這是傳統基于CPU的智能分析服務所實現不了的，需要基于GPU、高密、分布式可擴展的高性能服務器。東莞監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品和方案。

        行為識別是難題

        近年來，深度學習在圖像上識別領域，行為分析領域，人工智能領域有著廣泛應用，其快速發展主要歸功于三大因素——大數據、大模型、大計算?，F在可以利用的數據，特別是經過人工標注的數據非常多，使得我們能夠從數據中學到以前沒法學習的東西，能提煉出百萬級，甚至千萬級的訓練集，用于深度學習的培訓和測試，跨速提升模型的性能指標。另外，東莞監控安裝公司表示技術上的發展使得訓練大模型成為了可能，例如上千層的深度神經網絡，這是在唉四年以前難以想象的事情，現在都在發展成為了現實，并且在產品中都有了很廣泛的使用。

        基于卷積神經網絡的深度學習技術，給人像識別技術帶來質的飛躍，尤其是對人的行為分析上。我們知道人像識別技術分為幾個模塊：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。

        東莞監控安裝公司表示未來，基于卷積神經網絡的行為識別技術，無論是對智慧城市建設，還是各種人工智能領域的深入研究，都有著非常重要的意義。人像識別技術對于人種的識別，對于嬰幼兒的識別等將會越來越準確，行為識別技術將“事先預警“變成現實。

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