視頻分析和海量存儲單元包含在攝像機的相機外殼中。相機攝像頭生成表示攝影機觀察到的場景的視圖字段的視頻數據。視頻分析分析分析視頻數據，并檢測對象的定義特征是否發生，還是感興趣的定義事件。視頻分析還基于視頻數據的內容生成元數據。視頻數據和元數據存儲在海量存儲單元中。可以基于內容控制對存儲視頻數據的訪問，并且干擾器可以控制對實時視頻數據的訪問，因為創建與視頻數據相對應的元數據。元數據可用于搜索表示在場景中觀察到的對象或感興趣事件的檢測特征的相應視頻數據。
提出了一種從攝像機中重建三維人臉形狀的方法，該方法從不同的角度捕捉到目標人臉。該方法不直接重建人臉形狀，而是估計少量的表示人臉形狀的參數。通過監控對大量人臉形狀數據庫的主成分分析，構造了參數空間。通過主成分分析，參數空間可以表示不同人臉的形狀差異。通過屏蔽器運動攝像機采集的輸入圖像序列，基于優化框架，對目標人臉的參數進行估計。實驗表明，該方法能在2.5mm平均誤差的情況下重建人臉形狀。
識別和驗證監控攝像機捕捉到的人臉是至關重要和具有挑戰性的任務。為此目的，引入了許多數據庫，但其中大多數數據庫的變異性較小，主題較少。本文介紹了一種大規模、更具挑戰性、大變異性的人臉監控攝像頭數據庫，以滿足人臉識別與驗證相關問題的解決需要。該數據庫由2萬幅靜止圖像和200個100個受試者的視頻組成。圖像在受控和不受控條件下拍攝，同時考慮白天和夜間模式。該數據庫還顯示了人臉圖像的動作變異性，如姿勢、表情和遮擋，屏蔽器為人臉檢測與識別研究提供了更具挑戰性和現實意義的場景。
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