在智能视频监控体系下，其核心内容之一是对特定目标的自动跟踪。而目标跟踪可分为5个步骤，包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为分析和行为识别。如对人体的跟踪：首先从实时图像序列（即视频）中检测出运动物体，再判定运动物体中的人体，然后跟踪人体的运动轨迹，并分析和选定有异常行为的人，最后对行为异常的人进行持续跟踪。

虽然人脸识别在一对一比对上识别率越发精准，但是在人流量密集的公共活动区域，千人千面核实比对信息库局限性较大。相较于公共区域的人脸识别，行为识别及物体识别的优越性更大，智能化视频监控融合行为识别与物体识别技术后，能在简短的时间内依据人体的行为和携带的物体类别进行迅速识别，并能有选择性的对异常行为与危险物体进行推理计算，可及时报警锁定追踪，以便相关警力部门提前采取措施并作出进一步反应。如此一来，不仅能及时维护公共区域的安全问题，还能对未知危险进行预防和遏制。

当前生物特征识别是安防行业下的解锁应用新模式，在公共区域场景下，除了行为识别和物体识别，与其一宗同源的步态识别也应引起大家的关注。步态识别是一种新兴的生物特征识别技术，可通过人们走路的姿态进行身份识别，与其他的生物识别技术相比，步态识别具有非接触远距离和不容易伪装的优点。在公共智能视频监控领域，比图像识别更具优势，对公安部门来说，步态识别对于安全问题的预见与侦破更为高效。

原理上来看，步态识别的输入是一段行走的视频图像序列，因此其数据采集与面像识别类似，具有非侵犯性和可接受性。但是，由于序列图像的数据量较大，因此步态识别的计算复杂性比较高，处理起来也比较困难。因此，步态识别待开发市场广阔，而挑战系数也高达五颗星。(来源：亿欧网)

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