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跨鏡追蹤技術也稱ReID技術，其研究對象是人的整體特征，包括衣著、體型、發型、步態、姿態等，目標是實現跨攝像機與跨場景下行人的再識別、跟蹤與檢索。雖然人臉識別技術有助于實現這一目標，但是由于行人在不同攝像機與場景下一般不會一直面朝著攝像機鏡頭，因此需要使用跨鏡追蹤技術，作為人臉識別技術的重要補充。

面部表情在人們日常交往中的情感表達上扮演著重要角色，是識別人類的情感和行為最重要的線索之一，它被定義為對應人的內心情緒狀態、意圖或社交信息的臉部變化。1971年，Ekman和 Friesen根據跨文化研究定義了六種基本表情，這些典型的面部表情是憤怒、厭惡、恐懼、快樂、悲傷和驚訝，蔑視后來也被添加為表情之一。

動作識別是針對監控區域內人員異常動作及行為進行識別并報警的應用，主要識別揮手求助、聚集、倒地不起等，對此異常動作主動識別發現、主動預警。

隨著人口的增長以及人群活動的多樣化，人群擁擠的場景隨處可見，如機場、車站、景點等，這將成為公共管理以及公共安全巨大的挑戰。人群密度與人群安全密切相關，當人群密度過高時，容易引起恐慌、擁擠以及踩踏。在很多場合中，都曾因人群密度過高而引發災禍。

對于各類交通站點、各級別零售業商戶以及旅游景區等場所來說，客流統計有著十分重要的意義。例如對于購物廣場來說，掌握廣場內顧客的數量與分布情況，對于提高面向商戶和顧客的服務質量也能起到推動作用。又如對于地鐵站來說，準確地統計客流量對于實現列車的最優調度、提高乘客滿意度以及防止擁擠與踩踏事件的發生都具有重要意義。

針對值崗人員工作狀態進行監測，包含睡崗、不文明工作行為、玩手機、打牌等行為。

供電設備指示燈、供電開關狀態、儲能狀態、壓板狀態、儀表讀數等進行智能識別，進行異常報警；設備銹蝕、設備破裂、異物遮擋等設備外觀故障設別，進行異常報警

周界入侵監測是指當人或物體進入特定區域內時，系統會自動識別并執行發出警報、抓拍或進行跟蹤等措施。現有的周界入侵檢測技術主要包括張力圍欄、高壓脈沖、輻射電纜、紅外對射、振動光纖以及微波陣列等。它們之中有的安裝、維護成本過高，有的對于攀爬、高空跨越等特定入侵方式不起作用，有的漏警率或誤警率太高，有的還存在安全隱患。不僅如此，這些技術都無法較準確地確定入侵目標是人、動物還是物體，也無法讓管理人員及時的獲取入侵地點詳細的情況。

周界入侵監測是指當人或物體進入特定區域內時，系統會自動識別并執行發出警報、抓拍或進行跟蹤等措施。現有的周界入侵檢測技術主要包括張力圍欄、高壓脈沖、輻射電纜、紅外對射、振動光纖以及微波陣列等。它們之中有的安裝、維護成本過高，有的對于攀爬、高空跨越等特定入侵方式不起作用，有的漏警率或誤警率太高，有的還存在安全隱患。不僅如此，這些技術都無法較準確地確定入侵目標是人、動物還是物體，也無法讓管理人員及時的獲取入侵地點詳細的情況。

人臉畫像是指利用人臉識別技術來獲取用戶畫像，即通過面部特征來獲取目標人員的性別、年齡、人種等信息。在安防領域，人臉畫像可用于對目標人員進行篩查，以提高治安管理、刑事偵查、反恐維穩的效率；在零售領域，人臉畫像可供商家對到訪顧客的信息進行統計與分析，以提供更有針對性的商品與服務。

人臉識別，是利用人的面部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。一般來說，它包含用攝像機采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行面部識別的一系列相關技術。在視頻監控快速普及的當下，迫切需要一種快速、非接觸式而精度又足夠高的遠距離身份識別技術，而基于視頻或圖像的人臉識別技術無疑是更優的選擇。

人臉抓拍既是一項獨立的業務應用，也是大多數智能識別業務的基礎。快速而可靠地捕獲人臉圖像是構建人臉相關業務系統的關鍵所在。 人臉抓拍的關鍵技術在于人臉檢測，其目標是找出圖像或視頻中的所有人臉，并輸出人臉的外接矩形框及其在圖像中的坐標，可能還包括傾斜角度等姿態數據