一个来自印度的人工智能研究小组开发了一个人的搜寻工具，它可以通过身高、衣服颜色和性别来搜索监控录像中的人。如果把监控视频看作是关于人的一个数据库的话，这个工具就好比是一个人的搜索引擎
科学家们利用深度学习（和微软的COCO数据集）来训练一个卷积神经网络(CNN)利用计算机视觉识别人类的某些特征。
通常，你可以告诉AI关于某个人的一些细节，比如"身高153厘米的穿红衬衫的女性"AI就会利用这些特征来搜索视频，并找到符合这些特征的人员。
研究人员声称，这个算法"从41个人中正确的识别出了28个人，而且所用的数据集非常具有挑战性。"（也就是说，准确率是28/41）目前，算法只能根据身高、性别、和衣服颜色来搜索人员。
乍一看，从视频中搜索具备某些特征的人这项技术好像并不是很重要，况且目前准确率仅仅是率高于50%。但是，这个工作有很大前景。试想一下，如果算法的识别准确率超出了人类的能力，那将意味着什么？
某些情况下，监控人员可能并不知道他们应该从哪些监控视频中寻找某个人。这项实验性的研究可以利用历史监控视频，建立某个特定的人的时间线，从而可以知道某个人过去一段时间的所有活动。这样，监控人员可以迅速的判断该从哪些视频中去搜寻。
想象一下，如果一个人失踪两天后才开始去寻找。监控人员可能会查看他可能会出现的地方，比如某个他经常去的加油站或某个校园里。但是，如果这些地方都没有发现他的踪迹，该如何寻找这个人呢？要知道，城市里的摄像头众多，两天内可能会出现上百万小时的视频数据，用人工去查找无异于大海捞针。
然而，如果我们能将视频输入到神经网络，并让它将范围缩小到几个小时的汇编视频，就有可能在多个监视输入中精确跟踪某个人。
这项技术令人兴奋的原因有很多。其中最重要的一个就是可以用来寻找失踪人士或追查疑犯。
这项技术并不需要一个监控人员或者AI实时的监控某个区域，相反它只需要某些符合特征要求的视频片段，从而可以最大程度的保护公民隐私。
研究人员希望未来能够研发出一个更可靠更准确地搜索工具。感兴趣的读者可以在arXiv上阅读整篇论文 "Person retrieval in surveillance video using height，color and gender"。
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