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當涉及到視頻監控，設計師和他們的客戶一直被迫接受效率極低的系統，依靠“啞巴”批量圖像捕獲和歸檔，對不感興趣的記錄內容的絕大多數，和本身的興趣，太難找到檔案中的內容，假設它已經存檔。現在，然而，強大的功率效率和成本效益的處理器，圖像傳感器和存儲設備，結合日益復雜的軟件系統開發商提供的機會，把寶貴的計算機視覺處理能力的應用范圍從消費者監控系統可穿戴的“lifeblogging”相機。
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智能的，事件驅動的，視頻監控只記錄圖像時，例如，一個人或其他感興趣的對象進入幀，并且只要對象保持在幀中。這樣的自主智能可能歷史上只有在昂貴，笨重，用政府權力饑渴的設備、軍事等高端客戶，現在可以在消費者的價格交付，電池壽命長，在一個小的形式因素和足夠輕的美觀，坐在架子上。
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What can you do with the potential delivered by today‘s vision processing hardware and software？ Here are some ideas， based on a consumer surveillance system case study：
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An elementary design might begin recording whenever it sensed motion in the frame， and for a fixed amount of time. A slightly more elaborate approach would variable-length record until it was discerned that object motion had ceased and/or the object had disappeared from the frame.
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Such an approach， however， might generate lots of “false positives” caused by blowing leaves， passing-by vehicles， and the like. If warm-blooded animals are the only objects of interest， therefore， you might want to supplement the visible-light camera with an IR detector or other thermal sensor. More generally， available algorithms will let you fine-tune your object “trigger” for size， color， distance， movement rate， and other threshold parameters.
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What if discerned humans are all that you care about？ A face detection function can assist in this regard. You might even be interested in triggering the camera whenever a person enters the frame.。.unless that person is yourself， your spouse， one of your kids， the mailman， etc. For this， you’ll need more robust facial recognition facilities.
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