科研機(jī)構(gòu)加快對(duì)智能視頻分析技術(shù)的研究

　　美國(guó)國(guó)土安全部(DHS)正在考慮利用先進(jìn)的軍事技術(shù)來(lái)研發(fā)智能視頻監(jiān)控?cái)z像頭，使之能夠同時(shí)跟蹤與監(jiān)控4平方英里范圍內(nèi)的多個(gè)移動(dòng)目標(biāo)。

　　DHS曾于2012年初向美國(guó)國(guó)內(nèi)征求了有關(guān)“廣域監(jiān)控系統(tǒng)(Wide Area Surveillance System)”的意見。根據(jù)DHS的設(shè)想，這種監(jiān)控系統(tǒng)應(yīng)能夠“提供持久的、長(zhǎng)期的城市與農(nóng)村監(jiān)控能力”。更具體地講，當(dāng)系統(tǒng)處于“跟蹤”模式的時(shí)候，監(jiān)控系統(tǒng)的攝像頭可以跟蹤與監(jiān)視4平方英里范圍內(nèi)的多個(gè)移動(dòng)目標(biāo)，而當(dāng)系統(tǒng)不在“跟蹤”模式的時(shí)候，攝像頭也可以保持對(duì)“幾十到幾百公里”長(zhǎng)的邊境線的監(jiān)視。

　　DHS希望能將這種攝像頭安裝在偵察飛機(jī)或無(wú)人飛機(jī)之上，并在地面實(shí)時(shí)接收所拍攝視頻錄像，就像在伊拉克、阿富汗執(zhí)行軍事任務(wù)的軍用無(wú)人偵察飛機(jī)那樣。每一個(gè)攝像頭都將安裝白天、夜晚和低照度傳感器，以及自動(dòng)實(shí)時(shí)移動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)，這樣可以準(zhǔn)確鎖定與識(shí)別移動(dòng)目標(biāo)。

　　這種攝像頭與最先進(jìn)的軍用攝像頭(能同時(shí)監(jiān)視36平方英里地區(qū))比起來(lái)，雖然性能遜色不少，但也引發(fā)了涉及視頻監(jiān)控限制的相關(guān)法律問(wèn)題。有專家提到，軍用監(jiān)控系統(tǒng)的打擊對(duì)象是不受《美國(guó)憲法第四修正案》保護(hù)的敵對(duì)分子，而DHS所提出的廣域監(jiān)控系統(tǒng)針對(duì)的大多是普通美國(guó)公民。隨著軍用監(jiān)控技術(shù)越來(lái)越多地被國(guó)內(nèi)執(zhí)法機(jī)構(gòu)使用，法律紛爭(zhēng)將不可避免。

　　美國(guó)開發(fā)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)潛在威脅的視頻成像系統(tǒng)

　　通過(guò)改進(jìn)高級(jí)望遠(yuǎn)鏡相機(jī)中的超導(dǎo)技術(shù)，美國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)研究所(NIST)的研究人員研發(fā)了能夠監(jiān)測(cè)28米范圍內(nèi)被隱藏武器和其他潛在威脅的原型視頻成像系統(tǒng)。

　　視頻成像系統(tǒng)主要包括兩個(gè)反光鏡，一個(gè)聚光到傳感器的鏡頭，一個(gè)內(nèi)含傳感器放大器晶片的低溫制冷機(jī)和把信號(hào)、圖像整合的電子設(shè)備。除了賓夕法尼亞大學(xué)研發(fā)的部分制冷機(jī)和英屬哥倫比亞大學(xué)提供的電子設(shè)備，所有的部件都由該所設(shè)計(jì)研發(fā)。

　　原型成像器有三個(gè)主要特征。首先，成像器擁有該所開發(fā)的軟件來(lái)形成高分辨率的靜止圖像，從而近乎實(shí)時(shí)地制作錄像;其次，與其它類似成像系統(tǒng)相比，此系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)與目標(biāo)相隔的距離更加遙遠(yuǎn)，達(dá)16~28米;再次，與那些使用X光或其它種射線檢測(cè)目標(biāo)的篩選系統(tǒng)不同，成像器是被動(dòng)的，只檢測(cè)物體自然發(fā)射、反射的光線，與紅外線攝像機(jī)相似，設(shè)備掃描目標(biāo)物體，檢測(cè)其光的輻射兆赫，然后根據(jù)生物組織、金屬、陶瓷等不同目標(biāo)材料溫度和反射光的不同，生成圖像。

　　躍遷邊緣傳感器極其敏感，讓遠(yuǎn)距離的操作得以實(shí)現(xiàn)。這些微小、敏感的溫度計(jì)是由超導(dǎo)金屬制成的。超導(dǎo)金屬的電阻會(huì)隨微弱的光的變化而改變。這個(gè)系統(tǒng)目前有251個(gè)傳感器，呈現(xiàn)的最終圖像能把80×60厘米范圍內(nèi)小至1厘米的細(xì)節(jié)顯示清楚。但這個(gè)系統(tǒng)達(dá)到操作范圍的極限時(shí)，呈現(xiàn)的圖像質(zhì)量會(huì)相對(duì)偏低。

　　日本開發(fā)監(jiān)控器人物辨別技術(shù)有望用于犯罪調(diào)查

　　據(jù)日本NHK網(wǎng)站報(bào)道，日本大阪大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一項(xiàng)新技術(shù)，即通過(guò)對(duì)監(jiān)控器畫面中人物走路姿態(tài)及臉部特征的對(duì)比，判斷出多個(gè)監(jiān)控器畫面內(nèi)的人物是否為同一人。在畫質(zhì)不清楚的情況下也可運(yùn)用此技術(shù)辨認(rèn)人物。今后，此項(xiàng)技術(shù)或?qū)⒂型麘?yīng)用于犯罪調(diào)查工作。

　　此項(xiàng)技術(shù)將監(jiān)控器畫面上的人物的走路姿態(tài)重疊在一張圖像上，并就該人物的步伐幅度及行動(dòng)姿態(tài)等內(nèi)容和其他監(jiān)控器中的人物畫面進(jìn)行對(duì)比分析，然后通過(guò)數(shù)值表示出幾臺(tái)監(jiān)控器中的人物行動(dòng)的相似值的高低。此外，該項(xiàng)技術(shù)還將自動(dòng)識(shí)別出人物的頭的上部和腳的下部，并通過(guò)相應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)推算出監(jiān)控器中人物的身高。而且，還可以以數(shù)值形式對(duì)人物臉部的輪廓及發(fā)型進(jìn)行比較。

　　通過(guò)以上方法，該技術(shù)即可客觀地判斷出多臺(tái)監(jiān)控器畫面中的人物是否為同一人。研究團(tuán)隊(duì)利用該技術(shù)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)內(nèi)容為從1000人的視頻中對(duì)特定人物進(jìn)行搜索。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，僅僅運(yùn)用走路姿態(tài)的圖像進(jìn)行對(duì)比分析的話，精準(zhǔn)度可達(dá)到90%，可以正確搜索到想找的人。如果再加上身高、臉部輪廓等信息的對(duì)比分析，精準(zhǔn)度可達(dá)到99%。據(jù)悉，當(dāng)監(jiān)控器視頻畫面比較模糊時(shí)，依然可以用此技術(shù)進(jìn)行人物判斷。

　　日本推出最新視頻監(jiān)控人臉識(shí)別技術(shù)

　　日本日立電氣公司最近推出了其最新的視頻監(jiān)控人臉識(shí)別技術(shù)。該技術(shù)能夠即時(shí)存儲(chǔ)路人臉部圖像，以每秒3600萬(wàn)張圖像的速度進(jìn)行掃描，并能以較高精度識(shí)別出任何一個(gè)曾經(jīng)在攝像頭前路過(guò)的人。

　　日立公司稱，這種新技術(shù)會(huì)儲(chǔ)存攝像頭所拍下的畫面，把長(zhǎng)相類似的行人進(jìn)行分類，快速分析含有所選人臉圖像的視覺(jué)流(visual stream)，使用視覺(jué)標(biāo)記(visual marker)技術(shù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行搜索，在此基礎(chǔ)上，操作人員就能夠通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)高速人臉檢測(cè)。該技術(shù)的最大特點(diǎn)在于其可在短時(shí)間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)，從而省去了在搜索目標(biāo)人物方面所耗費(fèi)的大量人力、物力。

　　這項(xiàng)新技術(shù)適用于擁有較大視頻監(jiān)控系統(tǒng)的地方，比如鐵路部門、電力公司、執(zhí)法機(jī)構(gòu)和大型商場(chǎng)等。例如，在安裝有這種監(jiān)控系統(tǒng)的商店中，如果攝像頭拍下了小偷作案時(shí)的畫面，該系統(tǒng)就可以“切割”出此人的單獨(dú)圖像，并在龐大的數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索他之前在商店中的行為。這些影像有助于政府部門和店主掌握犯罪嫌疑人的行蹤，為警方破案提供更多的線索。

　　不過(guò)，這項(xiàng)新技術(shù)也存在盲點(diǎn)——只有路人在鏡頭30度角以內(nèi)、且畫面像素高于40×40的時(shí)候，它才能識(shí)別出目標(biāo)人臉。

　　澳大利亞研發(fā)先進(jìn)視頻監(jiān)控人臉識(shí)別技術(shù)

　　澳大利亞昆士蘭理工大學(xué)(QUT)的研究人員正在研發(fā)一種新的視頻監(jiān)控人臉識(shí)別技術(shù)。該技術(shù)能夠?qū)⒏鞣N環(huán)境下采集到的2D與3D視頻圖像相結(jié)合，在即使人臉沒(méi)有正對(duì)攝像頭的情況下，也能識(shí)別出目標(biāo)人物。

　　據(jù)QUT近日發(fā)布的報(bào)告稱，這個(gè)項(xiàng)目旨在解決現(xiàn)有人臉識(shí)別系統(tǒng)難以在不受約束的環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別目標(biāo)人物的問(wèn)題，得到了澳大利亞研究理事會(huì)(ARC)的支持，由QUT科學(xué)與工程系的Sridha Sridharan與Clinton Fookes教授等承擔(dān)，其合作單位還有意大利薩薩里大學(xué)以及澳大利亞聯(lián)邦科學(xué)與工業(yè)研究組織。

　　據(jù)稱，該項(xiàng)目的重點(diǎn)在于研發(fā)先進(jìn)的數(shù)學(xué)算法，使之能夠從視頻數(shù)據(jù)中提取特征值，并將這些特征值轉(zhuǎn)化成能夠識(shí)別和匹配臉部特征的模型。系統(tǒng)識(shí)別的結(jié)果是提供一個(gè)匹配列表，可由操作人員來(lái)確認(rèn)最終的正確匹配圖像。

　　Fookes教授認(rèn)為，這項(xiàng)新技術(shù)的出發(fā)點(diǎn)是在人們自然行走的狀態(tài)下將其準(zhǔn)確識(shí)別。一般來(lái)講，面部圖像可能在人們觀看體育比賽，參加音樂(lè)會(huì)，前往機(jī)場(chǎng)、火車站等情況下獲取，往往具有低照度、低分辨率、不清晰、有陰影等特征。研究人員試圖使用多個(gè)攝像頭拍攝或不同時(shí)間采集的同一人臉圖像來(lái)重建一張3D人臉圖像，以提高識(shí)別效率與效果。