生物识别技术里，人脸识别具备无可比拟的优势。基于人脸识别的视频分析智能报警系统，可针对在逃亡人员、指控人员、可控人员、失控人员等有所不同对象在有所不同的监控场景中动态捕捉人脸、人形等特征，通过与模板库中的档案特征对比，构建被监控对象的身份落地，并动态预警。1、生物识别技术较慢发展生物识别大体上可分成身体特征和不道德特征两类。

身体特征还包括：指纹、静脉、掌型、视网膜、虹膜、人体气味、脸型、甚至血管、DNA、骨骼等；不道德特征则还包括：亲笔签名、语音、行驶步态等。目前，生物识别技术于是以日益成熟期，并在经济社会各领域获得较好的应用于，在解决问题安全性问题和提升工作效率方面具备明显优势。

未来，随着多重生物识别技术的融合与多元化应用于，将助推我国多重生物识别技术涉及的产品与解决方案以求普及，并大力夹住市场需求快速增长，构成横跨生物技术、安防、IT等领域的新兴产业。2、人脸识别广泛应用到智能分析中智能视频监控系统以数字化、网络化视频监控和图像处理、计算机视觉、人工智能为基础，利用部署在监控系统中的视频动态智能分析设备或智能分析软件自动对视频内容展开分析，找到监控图像中的出现异常信息，及时收到预警，帮助监控人员第一时间处置危机。

目前智能分析技术有不道德分析、特征辨识、视频临床、分类统计资料等。经过几年的很快发展，视频智能分析的应用于范围主要集中于在高端市场，如军队、政府、司法、金融、交通、监管、核电站、机场与港口等，再行到工业设施、教育、医疗等中端市场，现如今早已渗透到居民小区、零售店砖、仓库管理、物流等民用市场。可以说道视频智能分析在中国智能安防中的应用于早已百花齐放。

3、人脸识别植入视频监控技术难题随着人脸识别技术的更进一步发展，人脸识别技术将构建与数字监控系统的更进一步融合，沦为人脸识别技术的另外众多应用领域。随着国内五谷丰登城市、智慧城市项目的了解发展，城市监控的高清化更进一步获得普及，摄像机数量大规模快速增长，使得人脸识别在数据的收集上妨碍大大增大，提高了人脸识别的质量。

人脸识别与监控技术的融合在司法系统中获得了器重，符合了公安系统对城市监控、通缉犯追杀、黑名单排查等功能的急迫市场需求，这将为人脸识别技术普及的不利助推手。人脸识别分成辩识（identification）、检验（verification）、监控目标人辨识（watchlist）三类。辩识是通过不得而知人的人脸图像与数据库内未知身份的人脸图像展开核对来确认不得而知人身份的过程，是一对多的人脸识别；检验是通过当前被辨识人的人脸图像与数据库中被辨识人所声明身份的人脸图像的核对来检验被辨识人所声明身份对或错的过程，归属于一对一的人脸识别；监控目标人辨识，是对于一个不得而知身份的待测样本，人脸识别系统观测其否在监控名单上，归属于一对多的人脸识别。

在辨识中，监控目标人辨识是最好的，主要原因在于非主动性的辨识方式和场景的差异性，姿态、光照以及年龄、人脸分辨率等方面的变化相当严重地影响了人脸识别亲率。许多研究单位仍然在研究如何将人脸识别技术应用于到监控中。

在当前的条件下，首先应当考虑到的依然是摄制到好的人脸图像。除算法方面的希望外，从系统应用于本身来看，主要必须解决问题如下的问题：系统结构问题、人脸分辨率问题、姿态问题、光照问题和年龄问题。结语：人脸识别造就生物识别发展。

未来的辨识领域，为了区别人与人或物与物之间的有所不同，充分发挥生物识别唯一性与准确性等特点，在大安防市场中，如何较慢定位一个人的踪迹，也许这必须一个对比过程。同时，视频智能分析技术的应用于，好比逗留在原本能“看”（监控）的程度；还能“不懂”得监控场景中目标物体的不道德；需要“想要”目标物体是什么，不道德意味著什么；更加可以把想要的结果说道出来。

从以前的“被动监控”向“事前掌控、主动预警、事中跟踪、事后分析”改变。以当前的应用于来看，智能分析虽然有了突飞猛进的变革，但应用于效果仍尚待提升，智能视频分析技术在相结合于物联网大背景下，将不会随着安防监控大平台发展，向更为集成化、智能化的方向发展。随着技术的更进一步发展，生物识别与智能分析技术将有怎样的融合，一切都有可能，未来前景让人著迷和期望。

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