9月14日凌晨,比iPhone7先來到的是蘋果系統(tǒng)iOS10的更新推送。根據(jù)蘋果*介紹,iOS10是iOS發(fā)布*的重磅之作,所以在功能上做了非常大的更新。其中,關(guān)于“照片”的更新引起了小編的注意:
“照片”的更新
1.運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計(jì)*的人臉識(shí)別功能,可自動(dòng)將相似的面孔分組
2.通過物體和場景的識(shí)別功能,使用*的計(jì)算機(jī)視覺來掃描設(shè)備上的本地圖庫,可以通過照片內(nèi)容智能搜索照片
3.通過“地點(diǎn)”相簿可在地圖上查看您的所有照片、視頻和LivePhoto
“可自動(dòng)將相似的面孔分組”這么說,以后自拍的照片可以自動(dòng)成冊(cè)了?于是,小編滿心期待地趕緊去更新了iOS10,半個(gè)小時(shí)后...
所謂的“可自動(dòng)將相似的面孔分組”只是將在一張照片中有超過一個(gè)人以上的全部歸類到一起。exome?這就是人臉識(shí)別?
同時(shí),“可以通過照片內(nèi)容智能搜索照片”也只能夠支持地點(diǎn)搜索而已。距離“智能搜索”還相距甚遠(yuǎn)。
其實(shí),早在安防領(lǐng)域,圖像檢索、視頻檢索已經(jīng)得到了實(shí)際的應(yīng)用。下面,就給大家介紹安防領(lǐng)域的圖像檢索和視頻檢索!
基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù) 基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)具有與傳統(tǒng)基于文本的檢索系統(tǒng)*不同的構(gòu)架。由于圖像依賴其視覺特征而非文本描述進(jìn)行索引,查詢將根據(jù)圖像視覺特征的相似度進(jìn)行。用戶通過選擇具有代表性的一幅或多幅示例圖像來構(gòu)造查詢,然后由系統(tǒng)查找與示例圖像在視覺內(nèi)容上比較相似的圖像,按相似度大小排列返回給用戶。
圖像特征的提取與表達(dá)是基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的基礎(chǔ)。圖像的視覺特征可分為通用的視覺特征和領(lǐng)域相關(guān)的視覺特征。前者用于描述所有圖像共有的特征,與圖像的具體類型或內(nèi)容無關(guān),主要包括色彩、紋理和形狀;后者則建立在對(duì)所描述圖像內(nèi)容的某些先驗(yàn)知識(shí)的基礎(chǔ)上,與具體的應(yīng)用緊密有關(guān),例如人的面部特征或指紋特征等。
基于內(nèi)容的幾種典型圖像庫包括人臉圖像、指紋圖像、筆跡圖像等。
大數(shù)據(jù)下的視頻檢索 視頻檢索就是要從大量的視頻數(shù)據(jù)中,找出所需要的視頻片段。視頻檢索主要是依賴于視頻算法對(duì)視頻進(jìn)行預(yù)處理,通過對(duì)視頻內(nèi)容進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理,提取出視頻內(nèi)容中的有效信息,進(jìn)行標(biāo)記或者相關(guān)處理后,人后可以通過各種屬性描述進(jìn)行快速檢索。
因此視頻檢索zui主要的是利用視頻檢測(cè)算法對(duì)視頻進(jìn)行結(jié)構(gòu)化描述,目前已經(jīng)在相應(yīng)的產(chǎn)品中得到應(yīng)用的算法主要有以下幾種:行為分析算法、車牌識(shí)別算法、車輛顏色識(shí)別算法、車標(biāo)識(shí)別算法、車型識(shí)別算法、人臉檢測(cè)識(shí)別算法、人體特征識(shí)別算法等。
視頻數(shù)據(jù)按照由粗到細(xì)的順序可以劃分為四個(gè)層次結(jié)構(gòu):視頻(Video)、場景(Scene)、鏡頭(Shot)和圖像幀(Frame)。由于一個(gè)鏡頭內(nèi)的相鄰幀間的變化不是很大,它們之間的特征差值會(huì)限定在某個(gè)閾值范圍內(nèi)。
而在鏡頭突變時(shí),突變點(diǎn)前后兩個(gè)相鄰幀在內(nèi)容上顯示會(huì)有很大的變化,如果特征差值超過了給定的閾值,則意味著出現(xiàn)一個(gè)分割邊界。鏡頭的關(guān)鍵幀就是反映該鏡頭中主要信息內(nèi)容的幀圖像。將各鏡頭檢測(cè)出來后,對(duì)每個(gè)鏡頭可提取關(guān)鍵幀,并用關(guān)鍵幀簡潔地表達(dá)鏡頭。關(guān)鍵幀數(shù)目的確定是關(guān)鍵幀提取中的一個(gè)重要問題,其確定方法可以根據(jù)鏡頭內(nèi)幀的差異進(jìn)行統(tǒng)計(jì),求出其方差,用方差來衡量鏡頭視覺內(nèi)容的復(fù)雜程度。方差越大,該鏡頭提取的關(guān)鍵幀數(shù)就越多。
智能視頻檢索的應(yīng)用 運(yùn)動(dòng)物體
目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)屬性包括目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡、運(yùn)動(dòng)幅度、速度及規(guī)律等因素。基于目標(biāo)軌跡的檢索是指通過在視頻中選定一個(gè)特定的區(qū)域,目標(biāo)進(jìn)入或離開該區(qū)域、以及滯留該區(qū)域,視頻檢索算法可以快速關(guān)注所有時(shí)間內(nèi)在該區(qū)域出現(xiàn)過的目標(biāo)。
人臉?biāo)阉?br />
在系統(tǒng)中輸入待查詢的人臉照片,選擇需要檢索的人臉后進(jìn)行相似度等參數(shù)設(shè)置后開始檢索,zui后檢索出的相似人臉的結(jié)果會(huì)在界面上顯示出來。
車牌識(shí)別
通過查看車牌圖例,就可在幾分鐘內(nèi)查找到目標(biāo)車牌,并可觀看該目標(biāo)在整個(gè)視頻中的存在片段。例如,通過車牌識(shí)別信息,便可在系統(tǒng)中形成車輛的行駛軌跡,通過車輛的行動(dòng)規(guī)律,即定位到車輛長時(shí)間停留的區(qū)域。
大數(shù)據(jù)時(shí)代,視頻檢索成為必須。而視頻檢索技術(shù)的發(fā)展,也為提取大數(shù)據(jù)中的珍貴資源提供了便利。