视频监控在不断拓展市场的同时，监控技术也在不断的提高。智能视频监控已经开始得到应用，而视频分析是智能化监控中的重要组成部分。为了更深入的了解该技术，慧聪安防网编辑特别采访了NEC信息系统（中国）有限公司智慧城市事业部的高级主管马磊。马磊首先谈了对视频分析技术的一些看法。
1.视频分析在监控智能化中的地位及重要影响
马磊认为：“视频分析是监控智能化的发展趋势，是未来监控智能化中不可缺少的一部分。视频分析的重要影响我认为在两个方面，是将安防监控人员从繁杂枯燥的监控任务中解放，让机器完成这部分工作；第二是在海量的视频数据中快速检索出想要的信息”。马磊在采访提到的两点可以看出智能监控在来安防行业中的重要作用。
2.在当前的诊断类、识别类、行为类视频分析中，哪个方面是发展价值的？
针对该问题，马磊给出的回答是：“在当前的诊断类、识别类、行为类视频分析中都具体有发展价值。它们都是智能视频分析中不可或缺的部分。NEC结合自身的实际和公司策略，重点在识别类视频分析中推出了很多关于安心、安全方面的产品。”
马磊介绍：“NEC在图像增强、图像复原方面结合人脸识别产品推出了Neofacereveal产品。”NeofaceReveal是一个latentface（现场图像）工作站。该工作站主要针对执法机构或者犯罪实验室机构，它具备以下三种功能。
1：能够对得到的一些低质量的latentface进行图像增强。
2：能够用该图像对犯罪分子数据库进行检索
3：能够定位一些潜在可能的犯罪分子
另外，NEC信息媒体处理实验室的研究员HitoshiImaoka博士解释说，面部识别技术，特别是在身份识别应用方面，面临的一个重大挑战是待识别的目标面部和用来对比的样板面部之间的差异。
以有效期长达10年之久的护照为例。随着时间的推移会发生当事人改变发型、不再配戴眼镜等各种各样的变化。当面部识别技术部署在身份识别管理应用时，面部识别系统必须能够处理由于对象的老化所产生的变化。
监控系统中的目标图像往往还存在其他形式的问题：分辨率低；与原始图像的角度和光照条件的差异；以及面部表情等。NeoFace技术必须能够处理这些问题。
NeoFace系统使用多种技术来实现其高匹配度。通过参考收集到的从儿童到老年人的大量匿名图像，利用特殊的匹配技术来实现在软件中的老化过程的建模。Imaoka博士还解释到，利用大头照制作一个虚拟3D模型，借助不同的角度、光照等因素生成不同的图像。这些图像都被存储在数据库中，当目标图像出现在NeoFace系统中时，便要求数据库搜寻一个图像加以匹配。“NeoFace甚至能识别出我30岁时的照片，”Imaoka开玩笑说道。
NEC的超分辨率图像增强技术甚至能识别出低分辨率传感器捕捉到的模糊的面部图像。该系统能够使目标图像与退化的模板匹配，产生能够容易被人识别的面部图像，甚至在双眼之间的图像分辨率低至24像素的情况下也可以实现。
小编感觉：Neofacereveal产品可以理解为一个可比对数据库，就是像指纹识别一样先采纳海量数据库，然后对图像进行处理分析，达到识别的功能。
3.NEC在图像处理方面所取得的进展。
为了更具体介绍NEC对于识别类视频分析的研究，NEC企划部还提交了补充的说明。
波士顿马拉松爆炸案提高了人们对人脸识别技术的认识。根据众多报道，尽管摄像头中捕捉到了犯罪嫌疑人的影像，但这些系统却无法确认犯罪嫌疑人。然而在密歇根州立大学进行的一项人脸识别系统试验中，NEC先进的NeoFace人脸识别技术使用与警方同样的事件现场照片，几乎瞬间完成了犯罪嫌疑人的“同一性”匹配比对。
作为生物识别技术的先驱，NEC将继续致力于生物识别技术的研究与开发。除了指纹识别系统和便携式DNA分析仪外，NEC的NeoFace面部识别系统以极高的精准度分别于2009年、2010年获得了由美国国家标准与技术研究院（NIST）颁发的《2009厂商评测计划奖》和《2010生物识别技术标杆测试奖》。
2014年，NIST又对各大供应商的识别技术进行盲测，以确保评价结果的客观和正确。美国国土安全保障部（DHS）、美国联邦调查局（FBI）也协助和支援了本次测试，因此此评价结果在世界上可信度极高，受到高度关注。
NEC的人脸识别技术在此次测评中受到的评价如下：在高分辨率人脸图像的检索精度方面，NEC实现了名的检索精度，并遥遥于第二名。此外，在摄像头低分辨率图像的检索精度上，NEC也获得了名；进一步提高了数据检索处理速度。每秒钟可以检索302万张人脸图像，速度约为第二名的1.8倍。
NEC还单独接受了1对1识别（判断两张人脸图像是否属于同一个人的“1对1识别”）测评，结果显示，识别的错误率约降低到了以往技术的1/3。另外，在此次NIST的基准测试中，NEC应用于市场的“利用人脸图像推断年龄的技术”也获得了高度评价。
小编个人认为：智能分析要想得到普及就要做到“快”和“准”，“快”就是要在时间识别出异常情况，并对此做出反应。而“准”就是要在识别中减少误判，不然不仅不会为工作人员减负，反而会增加负担，也会扰乱公共秩序。
4.视频分析技术对安防行业的影响
在采访的后阶段，马磊说道：“在视频分析技术的应用中，不止停留在原来能“看”监控的程度；还能“懂”监控场景中目标物体的行为；能够“想”目标物体是什么，行为意味着什么；更可以把想的结果“说”出来。我觉得变革意义在于从以前的“被动监控”向“事前控制、主动预警、事中追踪、事后分析”转变.。”
可以看出来马磊先生非常看好视频分析技术的未来。小编认为阻碍该技术发展的关键问题还是辨别率和识别速度之间的矛盾，因为在目前芯片处理能力的前提下，为尽快得出结果对图像处理分析过程就会简化，准确率就会受到影响；反之，识别速度就会受到影响。而且在不同的应用场景中，对两者的要求也不一样，所以对视频分析软件提出了很大的挑战。
