在大数据爆炸的当代，更新迭代是万变中不变的主题，走在时局之前，才能引领未来。2017年，视频监控领域最热最火的技术和产品应该是人脸识别。
行业各家都纷纷推出各具实力的人脸识别系统，人脸识别作为互联互通物联网入口的重要一环，在现实生活的应用场景中必然越来越重要，人脸大数据应用必将带来超乎想象的价值提升。
随着经济的发展和社会变革的深入，社会不稳定因素日益复样，治安形势日趋严峻，刑事犯罪问题高居不下，恶性案件上升、涉稳事件不断高发，高科技、智能化、职业化、组织化犯罪特征明显等，对机关提升打、防、管、控能力提出了更求。
目前被广泛使用的人脸识别布控系统中，都加入了“深度学习”概念，真正的深度学习技术，从安防行业的人脸识别维度来看，首先，传统的人脸识别(上一代的学习方法都是浅层学习)识别准确率最多也就能到70%，即便部署后仍需安保人员时刻注意。而应用深度学习技术的人脸识别系统准确率全天候平均能达到90%之多，部署后可大幅节省安保人员精力;
传统人脸识别只能通过双眼特征这样的简单属性做人脸识别，可识别的人脸属性过少。应用深度学习技术的人脸识别系统采用全局人脸特征检索，对人脸全局特征进行建模分析，而不局限于人眼局部特征，因此采用深度学习人脸识别算法准确率已超过人眼极限;
从直观效果上讲，传统人脸识别算法模型简单无法准确识别戴口罩、戴帽子、戴眼镜等各种轻微的装饰，而深度学习的人脸识别系统不但能识别戴口罩、戴帽子、戴眼镜等常规装饰，还能够识别假胡须、假发、大墨镜等各种伪装，即便嫌疑人蓄意伪装，深度学习下的人脸识别算法也能够精准的对在逃的目标嫌疑人实现精准布控;
传统人脸识别算法通常识别时间长，识别时还必须正面摄像机，实用性不高。而应用深度学习的人脸识别系统，能够在人海中迅速检索出人脸并抓怕，即便使行人故意躲避，左右旋转30度，俯仰15度依然能够精准识别，大幅度提升了人脸识别的实用性。
目前人脸识别布控系统可基于人脸图片比对的远距离、快速、无接触式重点人员布控预警系统。提示安保人员采取控制措施。对于人脸信息的分析能够形成一条明晰的轨迹链。
人脸识别布控系统，把各处采集到的人脸信息与布控人脸进行比对， 能够同时进行多路视频分析比对，在发现目标后迅速提示并将警情推送至客户端，同时在地图上计算出目标人物的活动轨迹与频度。此外，系统还支持单目标多张照片批量导入，多目标批量照片导入等各种导入方式，在降低了技术人员的工作量同时大幅提高了安保人员的工作效率。
深度学习将改变几乎所有产业，对深度学习的应用，未来很难想象有多少令人兴奋的尝试还会发生在安防行业。或许深度学习下的人脸识别只是一个全新时代的开始，你准备好了吗?
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