当前，人脸识别已经逐渐成为中国新城市视频监控项目建设的新要求，数字监控摄像机价格，成为在文件中明确的要求，这也成为中国深入深度学习视频分析的一个信号。除了在安全及交通领域，基于深度学习的视频分析技术开始走进人们的日常生活中，如***近热议纷纷的“无人零售”、旅游景区的“刷脸入园”等等，中国视频监控厂商已经开始发力监控之外视频的应用市场，而围绕着深度学习的视频应用市场才刚刚拉开了帷幕，市场的需求也正在迅速的增长，未来也将成为监控市场的增长的新引擎。
大数据：挖掘改变视频监控领域应用格局
目前，在工作中，***实在的应用就是从海量视频数据里找出具有相同线索特征的图像，让警发现新的案件线索。至于“怎么找?”，***的技术障碍还在于视频的结构化。视频除了时间和空间属性外，并没有其它的标签。除了按照时间和地点查找相应的视频外，大多的视频只能靠人慢慢甄别，这离大数据应用还相去甚远。
站在视频分析、智能视觉的角度来看，我们其实可以采用一些智能分析手段，以从大量纯视频中先自动化地采集出一些常用的“元数据”信息，并用数据TAG的方式重新对视频信息进行***、长期存储，以备“战时”急用，完成对罪分子行为痕迹的拼凑。这就是一种典型的大数据挖掘应用：大量无效数据中的有效数据挖掘、对以往数据的规律总结和对将来数据的量化和有效预期。
3、语音识别。语音识别根据对说话人的要求分为特定人语音识别和非特定人语音识别。特定人语音识别是指当前的语音识别系统被设计用来识别某个具体使用者的语音，这种情况下数据库中的音频样本均来自于使用者本人，所以数据库中语言的发声习惯、语速、语调均与使用者一致，可以大幅提升识别准确率。非特定人语音识别是指使用一套通用的系统来供所有用户使用，使用门槛低，系统推广性强。主要实现人机交互。
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