科研机构加快对智能视频分析技术的研究

　　美国国土安全部(DHS)正在考虑利用先进的军事技术来研发智能视频监控摄像头，使之能够同时跟踪与监控4平方英里范围内的多个移动目标。

　　DHS曾于2012年初向美国国内征求了有关“广域监控系统(Wide Area Surveillance System)”的意见。根据DHS的设想，这种监控系统应能够“提供持久的、长期的城市与农村监控能力”。更具体地讲，当系统处于“跟踪”模式的时候，监控系统的摄像头可以跟踪与监视4平方英里范围内的多个移动目标，而当系统不在“跟踪”模式的时候，摄像头也可以保持对“几十到几百公里”长的边境线的监视。

　　DHS希望能将这种摄像头安装在侦察飞机或无人飞机之上，并在地面实时接收所拍摄视频录像，就像在伊拉克、阿富汗执行军事任务的军用无人侦察飞机那样。每一个摄像头都将安装白天、夜晚和低照度传感器，以及自动实时移动目标检测系统，这样可以准确锁定与识别移动目标。

　　这种摄像头与最先进的军用摄像头(能同时监视36平方英里地区)比起来，虽然性能逊色不少，但也引发了涉及视频监控限制的相关法律问题。有专家提到，军用监控系统的打击对象是不受《美国宪法第四修正案》保护的敌对分子，而DHS所提出的广域监控系统针对的大多是普通美国公民。随着军用监控技术越来越多地被国内执法机构使用，法律纷争将不可避免。

　　美国开发远程监测潜在威胁的视频成像系统

　　通过改进高级望远镜相机中的超导技术，美国国家标准与技术研究所(NIST)的研究人员研发了能够监测28米范围内被隐藏武器和其他潜在威胁的原型视频成像系统。

　　视频成像系统主要包括两个反光镜，一个聚光到传感器的镜头，一个内含传感器放大器晶片的低温制冷机和把信号、图像整合的电子设备。除了宾夕法尼亚大学研发的部分制冷机和英属哥伦比亚大学提供的电子设备，所有的部件都由该所设计研发。

　　原型成像器有三个主要特征。首先，成像器拥有该所开发的软件来形成高分辨率的静止图像，从而近乎实时地制作录像;其次，与其它类似成像系统相比，此系统运行时与目标相隔的距离更加遥远，达16~28米;再次，与那些使用X光或其它种射线检测目标的筛选系统不同，成像器是被动的，只检测物体自然发射、反射的光线，与红外线摄像机相似，设备扫描目标物体，检测其光的辐射兆赫，然后根据生物组织、金属、陶瓷等不同目标材料温度和反射光的不同，生成图像。

　　跃迁边缘传感器极其敏感，让远距离的操作得以实现。这些微小、敏感的温度计是由超导金属制成的。超导金属的电阻会随微弱的光的变化而改变。这个系统目前有251个传感器，呈现的最终图像能把80×60厘米范围内小至1厘米的细节显示清楚。但这个系统达到操作范围的极限时，呈现的图像质量会相对偏低。

　　日本开发监控器人物辨别技术有望用于犯罪调查

　　据日本NHK网站报道，日本大阪大学的研究团队开发出一项新技术，即通过对监控器画面中人物走路姿态及脸部特征的对比，判断出多个监控器画面内的人物是否为同一人。在画质不清楚的情况下也可运用此技术辨认人物。今后，此项技术或将有望应用于犯罪调查工作。

　　此项技术将监控器画面上的人物的走路姿态重叠在一张图像上，并就该人物的步伐幅度及行动姿态等内容和其他监控器中的人物画面进行对比分析，然后通过数值表示出几台监控器中的人物行动的相似值的高低。此外，该项技术还将自动识别出人物的头的上部和脚的下部，并通过相应的标准推算出监控器中人物的身高。而且，还可以以数值形式对人物脸部的轮廓及发型进行比较。

　　通过以上方法，该技术即可客观地判断出多台监控器画面中的人物是否为同一人。研究团队利用该技术进行了实验，实验内容为从1000人的视频中对特定人物进行搜索。实验结果表明，仅仅运用走路姿态的图像进行对比分析的话，精准度可达到90%，可以正确搜索到想找的人。如果再加上身高、脸部轮廓等信息的对比分析，精准度可达到99%。据悉，当监控器视频画面比较模糊时，依然可以用此技术进行人物判断。

　　日本推出最新视频监控人脸识别技术

　　日本日立电气公司最近推出了其最新的视频监控人脸识别技术。该技术能够即时存储路人脸部图像，以每秒3600万张图像的速度进行扫描，并能以较高精度识别出任何一个曾经在摄像头前路过的人。

　　日立公司称，这种新技术会储存摄像头所拍下的画面，把长相类似的行人进行分类，快速分析含有所选人脸图像的视觉流(visual stream)，使用视觉标记(visual marker)技术来对数据库进行搜索，在此基础上，操作人员就能够通过图像识别技术实现高速人脸检测。该技术的最大特点在于其可在短时间内处理海量数据，从而省去了在搜索目标人物方面所耗费的大量人力、物力。

　　这项新技术适用于拥有较大视频监控系统的地方，比如铁路部门、电力公司、执法机构和大型商场等。例如，在安装有这种监控系统的商店中，如果摄像头拍下了小偷作案时的画面，该系统就可以“切割”出此人的单独图像，并在庞大的数据库中搜索他之前在商店中的行为。这些影像有助于政府部门和店主掌握犯罪嫌疑人的行踪，为警方破案提供更多的线索。

　　不过，这项新技术也存在盲点——只有路人在镜头30度角以内、且画面像素高于40×40的时候，它才能识别出目标人脸。

　　澳大利亚研发先进视频监控人脸识别技术

　　澳大利亚昆士兰理工大学(QUT)的研究人员正在研发一种新的视频监控人脸识别技术。该技术能够将各种环境下采集到的2D与3D视频图像相结合，在即使人脸没有正对摄像头的情况下，也能识别出目标人物。

　　据QUT近日发布的报告称，这个项目旨在解决现有人脸识别系统难以在不受约束的环境下准确识别目标人物的问题，得到了澳大利亚研究理事会(ARC)的支持，由QUT科学与工程系的Sridha Sridharan与Clinton Fookes教授等承担，其合作单位还有意大利萨萨里大学以及澳大利亚联邦科学与工业研究组织。

　　据称，该项目的重点在于研发先进的数学算法，使之能够从视频数据中提取特征值，并将这些特征值转化成能够识别和匹配脸部特征的模型。系统识别的结果是提供一个匹配列表，可由操作人员来确认最终的正确匹配图像。

　　Fookes教授认为，这项新技术的出发点是在人们自然行走的状态下将其准确识别。一般来讲，面部图像可能在人们观看体育比赛，参加音乐会，前往机场、火车站等情况下获取，往往具有低照度、低分辨率、不清晰、有阴影等特征。研究人员试图使用多个摄像头拍摄或不同时间采集的同一人脸图像来重建一张3D人脸图像，以提高识别效率与效果。