“摄像监控+人脸识别”不靠谱?基因分析或改进:鸭脖娱乐APP手机版

本文摘要:伦敦警察最近尝试新的面部识别系统时,他们因担心而犯了令人失望的错误。

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伦敦警察最近尝试新的面部识别系统时,他们因担心而犯了令人失望的错误。在诺丁山的狂欢节上,这项技术错误地识别了约35名参加狂欢节的居民和未知嫌疑犯,误认为是罪犯而被逮捕。

有人指出基于摄像机的视觉监视系统需要提供更安全和顺畅的社会。但是,尽管经历了几十年的发展,我们还是无法处理现实再次发生的情况。例如,在2011年伦敦暴动期间,面部识别系统也协助警察逮捕了一名嫌疑犯。

这项技术的结束意味着著视觉监视系统现在依然依赖工作人员躺在监视室里花几个小时看视频,不能为人们提供足够的维护。但是最近的研究指出视频分析软件有可能大幅度提高。

几乎不同的领域带来了视频分析软件的巨大进步是DNA序列分析。分析视频画面类似于DNA测序分析,基因测序软件使用的工具和技术有可能提供给自动化的视觉监视系统。

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自伦敦警察1960年安装第一台闭路电视摄像机以来,已经有600万台照相机在英国各地生产。但是,自动视觉监视依然局限在比较可控的环境中。例如,要观测财产的非法侵略,或者用特定的大门人员数量和汽车尾号识别统计资料,必须正确地完成这些工作。

但是,分析小组人员的视频和在公共街道上识别个体是不可靠的。因为室外场景的变化非常频繁。

很明显,为了提高自动视频分析技术,需要应对这种变化的软件。关于处理大量星形数据的另一个领域是基因组学。自2001年科学家顺利完成人类第一个基因组图像以来,基因组数据已经再次实现了指数快速增长。

这么大的数据和基因变化程度意味着著人必须投入大量的记忆和资源来开发和处置专业的软件和计算机设备。现在的科学家们可能需要使基因分析服务变得很棒,以开展疾病对策、个性化医疗服务的设计、人类历史的秘密等各种课题的研究。基因分析必须通过基因突变的调查来研究基因随时间的复发进化。

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这与视觉监视系统有令人难以置信的相似性,视觉监视系统不会观测和跟踪在场景大变化的环境中移动的行人。我们需要把视频中的图像差异看作变异,所以有必要把基因分析技术用于视频分析。

这个概念的早期测试已经证实了其可行性。英国金斯顿大学的研究小组首次证实,用权利移动的照相机拍摄的录像也需要分析。与此同时,意大利维罗纳大学的研究者们已经证实图像处理需要标准的基因分析工具。

这是非常重要的,因为必须大幅降低软件开发的成本和时间。这项技术和我们的战略相结合最终可能会给视觉监视带来革命性的变化。如果使用这个概念,今后10年内有可能出现更智能的照相机。

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