视频监控系统的发展经历了第一代的全模拟系统，第二代的部分数字化的系统，第三代的完全数字化的系统三个阶段的发展演变。现有的数字视频监控系统实现了视频监控手段的数字化，网络化和集成化，但存在一个最主要的缺陷：对视频内容只能靠人来判断，同时，它多用于“事后处理”，并不能充分发挥视频监控系统的主动性和智能性。如何结合人脸识别技术，从大街小巷海量的视频信息中提取对危险人物预警、搜查等，以提高视频监控系统的智能性，至关重要。
基于人脸识别技术的智能监控的核心是基于人脸识别的视频分析技术，可分为动态视频人脸检测、动态视频人脸跟踪和动态视频人脸识别等部分。动态视频人脸检测技术是智能化视频分析的基础，它的主要目的是将视频范围内的动态人脸检测出来，视频动态人脸跟踪技术实现了计算机自动跟踪人脸，提示监控人员加以关注；动态视频人脸识别主要对检测和跟踪到的人脸自动进行识别。因此基于人脸识别技术的智能视频监控系统能发现监控画面中的异常情况，并能够以最快和最佳的方式发出警报和提高有用信息，从而能够更加有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低安全风险。
现有大多数人脸识别系统都是在受控条件下的近距离人脸识别，要求用户以正面姿态近距离面对摄像头以获得高质量的人脸图像，且一次只能识别一个人。然而，由于视频监控摄像机距离目标较远且用户处于非配合的运动状态，使得采集质量好的人脸图像比较困难，极易产生运动模糊，所采集图像的质量远低于近距离配合状态下获取的人脸图像；同时由于用户处于非配合的运动状态，活动更自由，侧脸和背对摄像机的概率大大增加，给人脸检测、人脸跟踪、人脸比对识别带来相当大困难。此外，监控场景中通常会有多人同时出现，身体容易相互遮挡，给身份关联带来一定的困难，且系统需要对每一个人保持跟踪识别，这一系列因素导致面向视频监控的远距离人脸识别难度非常大。因此，理想的基于人脸识别技术的智能视频监控系统应该可以做到：第一，能对视频监控画面中的多姿态人脸进行实时检测；第二，能对多路摄像头视频进行集中处理分析；第三，能实现大容量数据库的存储和分析；第四，对数据库具备良好的兼容性，不仅能处理视频而且能处理静态图片；第五，人机交互界面良好，能实现可视化报警等功能。
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