當(dāng)前視頻監(jiān)控系統(tǒng)能對畫面中的行人和其屬性進(jìn)行結(jié)構(gòu)化，讓機(jī)器能識別人的一些基本屬性如性別、年齡、衣服顏色、衣服類型等等，如果從視頻圖像從目標(biāo)正面抓拍的話，也能識別到臉部一些具體的特征，如有沒有戴口罩、眼鏡、胡子類型等。
但這種信息的采集與人臉識別是不同的，格靈深瞳 CEO 趙勇稱這是一種短效、對分辨率要求不高時得到信息的一種途徑。無獨(dú)有偶，在國外也有不少專家提出在今天絕大多數(shù)普通安防攝像機(jī)無法滿足人臉識別分辨率的條件下，似乎特征識別會比人臉識別在抓獲犯罪分子來得更加方便。
特征識別可以在攝像機(jī)無法抓拍到人臉的情況下，調(diào)動攝像機(jī)繼續(xù)跟蹤相應(yīng)特征的人（系統(tǒng)設(shè)置為感興趣對象），據(jù)外媒稱這種方法讓一些恐怖襲擊捉捕變得簡單。當(dāng)然這里有個大前提便是攻擊者在攻擊后保持著相同的衣服。
所以特征識別真的可以取代人臉識別嗎？這里也有兩個特征必須強(qiáng)調(diào)的，一是特征識別提供相比人臉識別更多的“假”情報，二是當(dāng)人的特征發(fā)生改變的時候，其工作效率會降低。所以特征識別更適用于案發(fā)現(xiàn)場短時間內(nèi)的即時追蹤，而不適用于長期追蹤。
當(dāng)前更多的監(jiān)控廠商將其作為人臉識別的重要補(bǔ)充手段，能夠幫助人們在廣泛的攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)中追蹤一個人，挖掘出更多嫌疑犯的特征。據(jù)外媒表示，雖然當(dāng)前特征識別看上去仍有漏洞，但隨著人工智能與深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，未來智能識別將成為智能攝像機(jī)的標(biāo)配。具介紹，當(dāng)前國外許多研發(fā)機(jī)構(gòu)已經(jīng)開始著手步態(tài)識別，并通過3D深度傳感器來提升步態(tài)識別的準(zhǔn)確率?；诖?，筆者也有理由相信，未來特征識別并不會落后于人臉識別那么多，也讓更多警務(wù)人員的偵察手段更加科技化。
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作者：林浩葵
