“NEC在视频拆析技术方面的成果和看法”

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慧聪安防网络视频监控正在扩大市场，监控技术也在不断提高。 智能视频监控已经开始应用，视频分解是智能监控的重要组成部分。 为了更深入地了解这项技术，慧聪安防网特别采访了nec新闻系统(中国)有限企业智能城市事业部高级主管马磊。 马磊首先对视频分解技术做了一些评论。

1、视频分解在监控智能化中的地位和重要影响 马磊表示:“视频分解是监控智能化的快速发展趋势，是未来监控智能化不可缺少的部分。 我认为视频分解的重要影响有两个方面。 第一个是让安全监控员摆脱繁琐无聊的监控任务，让机器完成这部分的工作。 第二，从大量的视频数据中迅速检索想要的新闻。” 马磊在采访中提到的两点可以看出智能监控在安防领域的重要意义。 2.在目前的诊断系统、识别系统、行为系统视频的分解中，哪个方面最值得迅速发展？ 与这个问题相比，马磊说:“现在的诊断系统、识别系统、行为系统视频的分解具体有快速的发展价值。 这些都是智能视频分解中不可缺少的部分。 其要点是，nec结合自身的实际和企业战略，在识别类视频的分解中推出了许多有关安心、安全的产品。 ” 马磊介绍说:“nec在图像增强、图像复原方面与脸部识别产品进行了组合，推出了neofacereveal产品。” neofacereveal是latentface (实时图像)事务所。 该办事处主要与执法机构或犯罪实验室机构相比，具备以下三个功能。 1:对得到的稍低质量的latentface可以进行图像强调。 2:可以使用该图像检索犯罪者数据库 3:可以确定潜在犯罪者 另外，nec新闻媒体解决实验室的研究员hitoshiimaoka博士指出，人脸识别技术，特别是身份识别技术， 以说明应该识别的目标脸和与之对应的模板脸的 有效期长达10年以上的护照为例。 随着时间的推移，当事人会改变发型，不戴眼镜，会发生各种各样的变化。 将人脸识别技术引入身份管理APP时，人脸识别系统必须能够解决物体老化引起的变化。 监视系统内的目标图像经常存在分辨率低的其他形式的问题，如与原始图像的立场和照明条件不同的脸部表情等。 neoface技术需要能够解决这些问题。 neoface系统采用了很多技术，实现了其高一致度。 参考收集到的从儿童到老年人的大量匿名图像，利用特殊的匹配技术实现软件中老化过程的建模。 imaoka博士还解释说，利用大头贴制作虚拟3d模型，利用不同的立场、光线等要素生成不同的图像。 所有这些图像都存储在数据库中，如果目标图像出现在neoface系统上，将要求数据库搜索匹配的图像。 imaoka开玩笑说:“neoface甚至能识别我30岁时的照片。”

nec的超清晰图像增强技术甚至可以识别由低分辨率传感器捕捉到的模糊的脸部图像。 该系统将目标图像和劣化的模板匹配，即使在双眼之间的图像分辨率低至24像素的情况下，也能够生成容易被人识别的脸部图像。 小编感觉: neofacereveal产品先像指纹识别一样采用海量的数据库，然后才能与解析和识别图像的功能进行比较。 / h/]3. nec在图像解决方面的进展。 为了更具体地介绍nec对 识别类视频分解的研究，nec规划部提交了补充证明。 波士顿马拉松爆炸事件提高了人们对面部识别技术的认识。 许多报道称，尽管摄像头拍到了嫌疑人的影像，但这些系统无法确认嫌疑人。 但是在密歇根州立大学进行的脸部识别系统实验中，nec先进的neoface脸部识别技术采用了和警察做同样事情的现场照片，几乎瞬间完成了嫌疑人“同一性”的匹配核对。 作为生物认证技术的先驱，nec将继续致力于生物认证技术的研究和开发。 除指纹识别系统和便携式dna解析器外，nec的neoface人脸识别系统分别以非常高的精度获得了2009年、美国国家标准技术研究院( nist )颁发的“2009制造商评价计划奖”和“生物认证技术标杆奖” 年，nist还对各大供应商的识别技术进行了盲测，确保了评价结果的客观性和准确性。 美国国土安全部( dhs )、美国联邦调查局) fbi )也协助和支持了这次测试。 因为这个评价结果在世界上极其可靠，备受瞩目。 nec的脸部识别技术在这次的评价中，被评价为在高分辨率脸部图像的检索精度方面，nec实现了第1位的检索精度，远远领先于第2位。 另外，在摄像头低分辨率图像的检索精度方面，nec也获得了第一名。 数据检索的解决速度进一步提高了。 1秒钟可以检索302万张脸部图像，以约第二位的1.8倍的速度进行检索。 nec还单独接受了一对一识别(评价两张脸部图像是否属于同一个体的“一对一识别”)的评价，结果识别错误率下降到现有技术的约1/3。 另外，在此次nist的基准测试中，nec应用于市场的“使用脸部图像推断年龄的技术”也得到了很高的评价。 小编个体认为，智能解体要普及，“快”和“准”是必要的，“快”是第一时间认识到异常，并对此做出反应。 “准”是指在识别中减少误判。 否则，不仅会给员工带来负面影响，还会增加负担，扰乱公共秩序。 4.视频分解技术对安全领域的影响 在采访的最后阶段，马磊表示:“在视频分解技术的应用中，本来只停留在能够“看到”监视的程度上； 监视场景内的对象物体的行动也可以“思考”“明白”的对象物体是什么，行动意味着什么，进而“说出”想到的结果。 我认为最具变革性的意义在于从以前的“被动监视”向“事前控制、主动警报、事件中追踪、事后解体”的转换。 ’ 可以看出，马磊先生非常看好视频分解技术的未来。 小编认为阻碍这项技术快速发展的关键问题还是分辨率和识别速度之间的矛盾。 因为在现有芯片解决能力的前提下，为了尽快得出结果，图像的解决分解过程被简化，准确率会受到影响； 相反，识别速度会受到影响。 另外，不同的APP场景对两者的要求不同，因此对视频分解软件提出了很大的挑战。

慧聪安防网络视频监控正在扩大市场，监控技术也在不断提高。 智能视频监控已经开始应用，视频分解是智能监控的重要组成部分。 为了更深入地了解这项技术，慧聪安防网特别采访了nec新闻系统(中国)有限企业智能城市事业部高级主管马磊。 马磊首先对视频分解技术做了一些评论。

1、视频分解在监控智能化中的地位和重要影响 马磊表示:“视频分解是监控智能化的快速发展趋势，是未来监控智能化不可缺少的部分。 我认为视频分解的重要影响有两个方面。 第一个是让安全监控员摆脱繁琐无聊的监控任务，让机器完成这部分的工作。 第二，从大量的视频数据中迅速检索想要的新闻。” 马磊在采访中提到的两点可以看出智能监控在安防领域的重要意义。 2.在目前的诊断系统、识别系统、行为系统视频的分解中，哪个方面最值得迅速发展？ 与这个问题相比，马磊说:“现在的诊断系统、识别系统、行为系统视频的分解具体有快速的发展价值。 这些都是智能视频分解中不可缺少的部分。 其要点是，nec结合自身的实际和企业战略，在识别类视频的分解中推出了许多有关安心、安全的产品。 ” 马磊介绍说:“nec在图像增强、图像复原方面与脸部识别产品进行了组合，推出了neofacereveal产品。” neofacereveal是latentface (实时图像)事务所。 该办事处主要与执法机构或犯罪实验室机构相比，具备以下三个功能。 1:对得到的稍低质量的latentface可以进行图像强调。 2:可以使用该图像检索犯罪者数据库 3:可以确定潜在犯罪者 另外，nec新闻媒体解决实验室的研究员hitoshiimaoka博士指出，人脸识别技术，特别是身份识别技术， 以说明应该识别的目标脸和与之对应的模板脸的 有效期长达10年以上的护照为例。 随着时间的推移，当事人会改变发型，不戴眼镜，会发生各种各样的变化。 将人脸识别技术引入身份管理APP时，人脸识别系统必须能够解决物体老化引起的变化。 监视系统内的目标图像经常存在分辨率低的其他形式的问题，如与原始图像的立场和照明条件不同的脸部表情等。 neoface技术需要能够解决这些问题。 neoface系统采用了许多技术，实现了其高一致性。 参考收集到的从儿童到老年人的大量匿名图像，利用特殊的匹配技术实现软件中老化过程的建模。 imaoka博士还解释说，利用大头贴制作虚拟3d模型，利用不同的立场、光线等要素生成不同的图像。 所有这些图像都存储在数据库中，如果目标图像出现在neoface系统上，将要求数据库搜索匹配的图像。 imaoka开玩笑说:“neoface甚至能识别我30岁时的照片。”

nec的超清晰图像增强技术甚至可以识别由低分辨率传感器捕捉到的模糊的脸部图像。 该系统将目标图像和劣化的模板匹配，即使在双眼之间的图像分辨率低至24像素的情况下，也能够生成容易被人识别的脸部图像。 小编感觉: neofacereveal产品先像指纹识别一样采用海量的数据库，然后才能与解析和识别图像的功能进行比较。 / h/]3. nec在图像解决方面的进展。 为了更具体地介绍nec对 识别类视频分解的研究，nec规划部提交了补充证明。 波士顿马拉松爆炸事件提高了人们对面部识别技术的认识。 许多报道称，尽管摄像头拍到了嫌疑人的影像，但这些系统无法确认嫌疑人。 但是在密歇根州立大学进行的脸部识别系统实验中，nec先进的neoface脸部识别技术采用了和警察做同样事情的现场照片，几乎瞬间完成了嫌疑人“同一性”的匹配核对。 作为生物认证技术的先驱，nec将继续致力于生物认证技术的研究和开发。 除指纹识别系统和便携式dna解析器外，nec的neoface人脸识别系统分别以非常高的精度获得了2009年、美国国家标准技术研究院( nist )颁发的“2009制造商评价计划奖”和“生物认证技术标杆奖” 年，nist还对各大供应商的识别技术进行了盲测，确保了评价结果的客观性和准确性。 美国国土安全部( dhs )、美国联邦调查局) fbi )也协助和支持了这次测试。 因为这个评价结果在世界上极其可靠，备受瞩目。 nec的脸部识别技术在这次的评价中，被评价为在高分辨率脸部图像的检索精度方面，nec实现了第1位的检索精度，远远领先于第2位。 另外，在摄像头低分辨率图像的检索精度方面，nec也获得了第一名。 数据检索的解决速度进一步提高了。 1秒钟可以检索302万张脸部图像，以约第二位的1.8倍的速度进行检索。 nec还单独接受了一对一识别(评价两张脸部图像是否属于同一个体的“一对一识别”)的评价，结果识别错误率下降到现有技术的约1/3。 另外，在此次nist的基准测试中，nec应用于市场的“使用脸部图像推断年龄的技术”也得到了很高的评价。 小编个体认为，智能解体要普及，“快”和“准”是必要的，“快”是第一时间认识到异常，并对此做出反应。 “准”是指在识别中减少误判。 否则，不仅会给员工带来负面影响，还会增加负担，扰乱公共秩序。 4.视频分解技术对安全领域的影响 在采访的最后阶段，马磊表示:“在视频分解技术的应用中，本来只停留在能够“看到”监视的程度上； 监视场景内的对象物体的行动也可以“思考”“明白”的对象物体是什么，行动意味着什么，进而“说出”想到的结果。 我认为最具变革性的意义在于从以前的“被动监视”向“事前控制、主动警报、事件中追踪、事后解体”的转换。 ’ 可以看出，马磊先生非常看好视频分解技术的未来。 小编认为阻碍这项技术快速发展的关键问题还是分辨率和识别速度之间的矛盾。 因为在现有芯片解决能力的前提下，为了尽快得出结果，图像的解决分解过程被简化，准确率会受到影响； 相反，识别速度会受到影响。 另外，不同的APP场景对两者的要求不同，因此对视频分解软件提出了很大的挑战。

慧聪安防网络视频监控正在扩大市场，监控技术也在不断提高。 智能视频监控已经开始应用，视频分解是智能监控的重要组成部分。 为了更深入地了解这项技术，慧聪安防网特别采访了nec新闻系统(中国)有限企业智能城市事业部高级主管马磊。 马磊首先对视频分解技术做了一些评论。

1、视频分解在监控智能化中的地位和重要影响 马磊表示:“视频分解是监控智能化的快速发展趋势，是未来监控智能化不可缺少的部分。 我认为视频分解的重要影响有两个方面。 第一个是让安全监控员摆脱繁琐无聊的监控任务，让机器完成这部分的工作。 第二，从大量的视频数据中迅速检索想要的新闻。” 马磊在采访中提到的两点可以看出智能监控在安防领域的重要意义。 2.在目前的诊断系统、识别系统、行为系统视频的分解中，哪个方面最值得迅速发展？ 与这个问题相比，马磊说:“现在的诊断系统、识别系统、行为系统视频的分解具体有快速的发展价值。 这些都是智能视频分解中不可缺少的部分。 其要点是，nec结合自身的实际和企业战略，在识别类视频的分解中推出了许多有关安心、安全的产品。 ” 马磊介绍说:“nec在图像增强、图像复原方面与脸部识别产品进行了组合，推出了neofacereveal产品。” neofacereveal是latentface (实时图像)事务所。 该办事处主要与执法机构或犯罪实验室机构相比，具备以下三个功能。 1:对得到的稍低质量的latentface可以进行图像强调。 2:可以使用该图像检索犯罪者数据库 3:可以确定潜在犯罪者 另外，nec新闻媒体解决实验室的研究员hitoshiimaoka博士指出，人脸识别技术，特别是身份识别技术， 以说明应该识别的目标脸和与之对应的模板脸的 有效期长达10年以上的护照为例。 随着时间的推移，当事人会改变发型，不戴眼镜，会发生各种各样的变化。 将人脸识别技术引入身份管理APP时，人脸识别系统必须能够解决物体老化引起的变化。 监视系统内的目标图像经常存在分辨率低的其他形式的问题，如与原始图像的立场和照明条件不同的脸部表情等。 neoface技术需要能够解决这些问题。 neoface系统采用了许多技术，实现了其高一致性。 参考收集到的从儿童到老年人的大量匿名图像，利用特殊的匹配技术实现软件中老化过程的建模。 imaoka博士还解释说，利用大头贴制作虚拟3d模型，利用不同的立场、光线等要素生成不同的图像。 所有这些图像都存储在数据库中，如果目标图像出现在neoface系统上，将要求数据库搜索匹配的图像。 imaoka开玩笑说:“neoface甚至能识别我30岁时的照片。”

nec的超清晰图像增强技术甚至可以识别由低分辨率传感器捕捉到的模糊的脸部图像。 该系统将目标图像和劣化的模板匹配，即使在双眼之间的图像分辨率低至24像素的情况下，也能够生成容易被人识别的脸部图像。 小编感觉: neofacereveal产品先像指纹识别一样采用海量的数据库，然后才能与解析和识别图像的功能进行比较。 / h/]3. nec在图像解决方面的进展。 为了更具体地介绍nec对 识别类视频分解的研究，nec规划部提交了补充证明。 波士顿马拉松爆炸事件提高了人们对面部识别技术的认识。 许多报道称，尽管摄像头拍到了嫌疑人的影像，但这些系统无法确认嫌疑人。 但是在密歇根州立大学进行的脸部识别系统实验中，nec先进的neoface脸部识别技术采用了和警察做同样事情的现场照片，几乎瞬间完成了嫌疑人“同一性”的匹配核对。 作为生物认证技术的先驱，nec将继续致力于生物认证技术的研究和开发。 除指纹识别系统和便携式dna解析器外，nec的neoface人脸识别系统分别以非常高的精度获得了2009年、美国国家标准技术研究院( nist )颁发的“2009制造商评价计划奖”和“生物认证技术标杆奖” 年，nist还对各大供应商的识别技术进行了盲测，确保了评价结果的客观性和准确性。 美国国土安全部( dhs )、美国联邦调查局) fbi )也协助和支持了这次测试。 因为这个评价结果在世界上极其可靠，备受瞩目。 nec的脸部识别技术在这次的评价中，被评价为在高分辨率脸部图像的检索精度方面，nec实现了第1位的检索精度，远远领先于第2位。 另外，在摄像头低分辨率图像的检索精度方面，nec也获得了第一名。 数据检索的解决速度进一步提高了。 1秒钟可以检索302万张脸部图像，以约第二位的1.8倍的速度进行检索。 nec还单独接受了一对一识别(评价两张脸部图像是否属于同一个体的“一对一识别”)的评价，结果识别错误率下降到现有技术的约1/3。 另外，在此次nist的基准测试中，nec应用于市场的“使用脸部图像推断年龄的技术”也得到了很高的评价。 小编个体认为，智能解体要普及，“快”和“准”是必要的，“快”是第一时间认识到异常，并对此做出反应。 “准”是指在识别中减少误判。 否则，不仅会给员工带来负面影响，还会增加负担，扰乱公共秩序。 4.视频分解技术对安全领域的影响 在采访的最后阶段，马磊表示:“在视频分解技术的应用中，本来只停留在能够“看到”监视的程度上； 监视场景内的对象物体的行动也可以“思考”“明白”的对象物体是什么，行动意味着什么，进而“说出”想到的结果。 我认为最具变革性的意义在于从以前的“被动监视”向“事前控制、主动警报、事件中追踪、事后解体”的转换。 ’ 可以看出，马磊先生非常看好视频分解技术的未来。 小编认为阻碍这项技术快速发展的关键问题还是分辨率和识别速度之间的矛盾。 因为在现有芯片解决能力的前提下，为了尽快得出结果，图像的解决分解过程被简化，准确率会受到影响； 相反，识别速度会受到影响。 另外，不同的APP场景对两者的要求不同，因此对视频分解软件提出了很大的挑战。