为了进一步的缩小范围，提供更为细致的依据，系统还可以对目标图例或排查结果的类型进行过滤，在目标结果较多的情况下，系统支持将目标中的类型进行分离，进一步缩小关注范围，比如人、颜色等。如下图所示:
人员特征识别：在上述分析了可以人员的行为之后，判断出可疑人员，这时候需要看到嫌疑人的脸部信息，如果恰好有摄像机在嫌犯经过的地方布控，这时候就可以通过人脸检测技术来分离出经过人员的脸部信息，之后根据时间、衣着等特征定位嫌犯。如下图所示：
目前，人员特征分析系统已经可以大致帮助判断出人员的年龄、身高、眼镜佩戴等特征。
经过上述案例的描述，可以看出：目前智能视频分析技术在大数据时代的迫切性，也可以看出这套视频检索系统的实用性，此系统帮助工作人员高效、精准地聚焦到所关注的目标，有效解决目前视频众多、信息量巨大等视频查找的棘手问题。
五、结束语
虽然智能视频分析其自身发展也存在诸多缺陷，由于实际环境中光照变化、目标运动复杂性、遮挡、目标与背景颜色相似、杂乱背景等都会增加目标检测与跟踪算法设计的难度，但是智能视频分析技术已经逐渐成为安防行业发展的大方向，众人拾柴火焰高，随着众多科研院校、大型安防企业对智能视频分析技术不断的研究和创新，智能视频分析的运用会逐渐大众化，普及到各个监所的日常工作中，真正发挥安全防范的预见作用，将危险扼杀在摇篮里，给监所的安全运行带来有力保障。
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