根據(jù)蘋果官方介紹，iOS 10是iOS發(fā)布史上的重磅之作，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)計先進(jìn)的人臉識別功能，可自動將相似的面孔分組

2.通過物體和場景的識別功能，使用先進(jìn)的計算機(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Live Photo

“可自動將相似的面孔分組”

這么說，以后自拍的照片可以自動成冊了？

于是，小編滿心期待地趕緊去更新了iOS 10，

半個小時后...

所謂的“可自動將相似的面孔分組”只是將在一張照片中有超過一個人以上的全部歸類到一起。Excuse me？這就是人臉識別？

同時，“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)完全不同的構(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；后者則建立在對所描述圖像內(nèi)容的某些先驗(yàn)知識的基礎(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視頻進(jìn)行預(yù)處理，通過對視頻內(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，然后可以通過各種屬性描述進(jìn)行快速檢索。

因此視頻檢索最主要的是利用視頻檢測算法對視頻進(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、車牌識別算法、車輛顏色識別算法、車標(biāo)識別算法、車型識別算法、人臉檢測識別算法、人體特征識別算法等。

視頻數(shù)據(jù)按照由粗到細(xì)的順序可以劃分為四個層次結(jié)構(gòu)：視頻(Video)、場景(Scene)、鏡頭(Shot)和圖像幀(Frame)。由于一個鏡頭內(nèi)的相鄰幀間的變化不是很大，它們之間的特征差值會限定在某個閾值范圍內(nèi)。

而在鏡頭突變時，突變點(diǎn)前后兩個相鄰幀在內(nèi)容上顯示會有很大的變化，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。將各鏡頭檢測出來后，對每個鏡頭可提取關(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，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。

智能視頻檢索的高效應(yīng)用

運(yùn)動物體

目標(biāo)的運(yùn)動屬性包括目標(biāo)的運(yùn)動軌跡、運(yùn)動幅度、速度及規(guī)律等因素?；谀繕?biāo)軌跡的檢索是指通過在視頻中選定一個特定的區(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)注所有時間內(nèi)在該區(qū)域出現(xiàn)過的目標(biāo)。

人臉?biāo)阉?/p>

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，最后檢索出的相似人臉的結(jié)果會在界面上顯示出來。

車牌識別

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)在整個視頻中的存在片段。例如，通過車牌識別信息，便可在系統(tǒng)中形成車輛的行駛軌跡，通過車輛的行動規(guī)律，即定位到車輛長時間停留的區(qū)域。

大數(shù)據(jù)時代，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。