人工智能技术的发展必然要涉及到对图像技术、音频技术的深度应用，东莞监控安装公司表示人像技术就是图像分析技术的一个重要分支。根据目前业界的技术流派和应用模式，尤其现阶段的应用问题，未来人像识别技术很可能还会朝着如下几个方向发展。

        人像识别不仅仅局限于人脸识别

        我们知道人脸识别技术有一个严重的应用局限性，就是对人脸图片的像素要求。目前人脸识别最低的人脸图片的像素至少是30*30，低于该像素的人脸图片将无法识别或者说识别准确率低于应用价值。东莞监控安装公司表示因此，人脸识别的应用场景往往是特定场景，对相机安装的距离、高度、光线的要求比较高，以保证采集到人力啊的像素值达到要求。通常的应对措施是采用高像素摄像机，或者高变焦摄像机，以捕获达标的人脸图片，这样做的代价往往牺牲场景，加大链路带宽压力。

        通常默认的人像识别技术仅代表人脸识别技术，而忽略了人像其他的一些特征。人像除了面部特征意外，还包括发型、肤色、肢体、去干、服装类型、服装颜色、走路步态等，东莞监控安装公司表示对这些特征的识别与应用会使人像识别技术的有效补充。

        对场景下的人像进行结构化处理，分析出人的衣服类型、衣服颜色、是否携带物体等特征，此类算法已经成熟，即使步态识别算法也在各高校以及各科研单位测试中，相信不久的将来就会应用于市场上。归根到底，对人像其他特征识别的真正瓶颈不在于算法，而在于计算量，尤其对大场景下的实时视频流分析。这是传统基于CPU的智能分析服务所实现不了的，需要基于GPU、高密、分布式可扩展的高性能服务器。东莞监控公司表示这是目前安防市场上正在崛起的方向，相信近两年会有越来越多的安防厂商推出丰富的产品和方案。

        行为识别是难题

        近年来，深度学习在图像上识别领域，行为分析领域，人工智能领域有着广泛应用，其快速发展主要归功于三大因素——大数据、大模型、大计算。现在可以利用的数据，特别是经过人工标注的数据非常多，使得我们能够从数据中学到以前没法学习的东西，能提炼出百万级，甚至千万级的训练集，用于深度学习的培训和测试，跨速提升模型的性能指标。另外，东莞监控安装公司表示技术上的发展使得训练大模型成为了可能，例如上千层的深度神经网络，这是在唉四年以前难以想象的事情，现在都在发展成为了现实，并且在产品中都有了很广泛的使用。

        基于卷积神经网络的深度学习技术，给人像识别技术带来质的飞跃，尤其是对人的行为分析上。我们知道人像识别技术分为几个模块：人脸检测、人脸抓拍、人脸特征向量提取和人脸对比识别。识别的核心在于特征向量的相似性，只有同一个人的人脸特征向量才会有共性。

        东莞监控安装公司表示未来，基于卷积神经网络的行为识别技术，无论是对智慧城市建设，还是各种人工智能领域的深入研究，都有着非常重要的意义。人像识别技术对于人种的识别，对于婴幼儿的识别等将会越来越准确，行为识别技术将“事先预警“变成现实。

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