ビデオ分析の4つの機能。 ビデオ分析生体認証

ビデオ分析は、検出、追跡、認識、予測の4つの古典的なセキュリティ機能を自動化します。 認識後の追跡-順序がわずかに異なることに反対するかもしれませんが、実際には、オブジェクトに関するデータを蓄積するために一定期間オブジェクトを追跡した後に正確な認識が行われます。



原則として、4つの機能すべてが繰り返し実行され、管理領域内のオブジェクトの数、位置、およびタイプに関する仮説の継続的な改良を提供し、結果の冗長性を排除します。



たとえば、 境界ビデオ分析を検討してください。 一方で、その主なタスクは、境界違反者の主要な検出のみです。 一方、良好な「境界」、つまり無菌ゾーンのビデオ分析は、4つの機能すべてを実行します：直接検出、追跡（1つのオブジェクトに対する繰り返し操作を除外する）、認識（動物やその他の「ノイズ」に起因する誤検知を最小限に抑える）ワールド）および予測（フィールドからオブジェクトが一時的に消失する間の追跡用）。

認識は、対象物をターゲット/ノイズに分類することから、生体認証機能によって対象物を識別または検証することまで、幅広いタスクとして理解できます。



顔の生体認証に基づく顔認識技術は、ビデオ分析の「ピーク」です。最も複雑なタスクを引き起こし、幅広い数学ツールを使用します。 一方では、生体認証システムは認識機能を実装し、画像とデータベースに登録されている人々の識別子との確率的関係を確立します。 一方、生体認証システムには、ビデオ分析の他の2つの機能、つまり検出と追跡の非の打ち所のない作業が必要です。



他のタイプのビデオ分析と比較して、生体認証システムは、人を識別し、センサー、光学系、視野角、照明、および監視システムの他のパラメーターにより高い要求を課すことができる多数のユニークなテンプレートを操作する必要があります。



今日、バイオメトリック顔認識システムは、混雑した場所で機能できる数少ないタイプのビデオ分析の1つです。 市場に出回っているほとんどすべての非バイオメトリックアルゴリズムは、特に密集したストリームで、グループ内の人々を個別に検出および追跡することができません。



生体認証技術に基づいたマルチカメラトラッキングアルゴリズムは、混雑したオブジェクト内の人々の動きを分析し、モーションパスを構築し、費やした時間を推定し、異なるカメラの結果を比較して認識精度を高めます。