Photo Credit: Steve Jurvetson 本文來自合作媒體 36Kr，INSIDE 授權轉載
倫敦警方最近試用了一種新的面部識別系統，但是他們犯了個令人尷尬的錯誤。在諾丁丘嘉年華上，警方使用這項技術搜尋嫌疑人時，發生了約 35 次錯誤身份辨識，並且其中一人還被「誤捕」。
以鏡頭為基礎的的視覺監視系統理論上能確保社會環境更安全。但是，即使經過了幾十年的發展，它們依然無法完全處理現實生活中的情況。例如，在 2011 年倫敦騷亂期間，面部識別軟體只識別出 4962 個嫌疑人其中一個，並對他進行逮捕。
這技術的失敗意味視覺監控仍然得依靠坐在黑暗房間裡的監控人員觀看數小時的監視影片，這完全不足以保護一個城市的人們。但最近的研究表明，影片分析軟體可能會得到極大改進，這要歸功於一個完全不同領域的軟體進步：DNA 序列分析。將 DNA 的進化方式匹配到影片上，這些軟體工具和技術可以轉變成自動的視覺監控。
自從 1960 年倫敦警察廳在倫敦安裝了第一批閉路電視鏡頭以來，多達 600 萬的鏡頭已經被部署在英國各個地方。現在，前線的警官們已經佩戴了體戴式相機，不僅可以拍攝到更多的影片來分析，還可以提取到更複雜的數據。
然而，自動化的視覺監控仍然局限於相對可控的環境中的任務。可以檢測某一特定財產的非法侵入，計算出經過某一扇門的人數，或者可以非常精確地識別車牌。但僅僅分析特定的一組人群或在公共街道上辨認個人的鏡頭是不可靠的，因為戶外場景變化很大、變化速度也很快。
為了改進自動化影片分析，需要能夠處理這種變化的軟體，而不是因為它的不方便就放棄改進——這是一個根本性的改變。一個可以用於處理大量可變數據的領域是基因組學。
自從 2001 年第一個人類基因組的 30 億個 DNA 序列 (人類的全部基因數據) 被測序以來，這種基因組數據的產量呈指數級成長。這些數據的龐大數量及其變化的程度意味著，需要大量資金和資源來開發專門的軟體和計算設備來處理這些數據。
今天，科學家們可以相對輕鬆地訪問基因組分析服務，研究各種各樣的東西，從如何對抗疾病，設計個人化醫療服務，到人類歷史的奧秘。
基因組分析包括通過研究已經發生的基因突變來研究基因的進化過程。這與視覺監控領域的挑戰驚人地相似，視覺監控依賴於對一段時間的演變進行分析，以發現和追蹤移動的行人。通過處理構成影片的圖像之間的差異，可以把用於基因組分析的技術應用到影片中。
對這種「影片組學」原理的早期測試已經證明瞭它的潛力。Kingston University 的研究小組首次發現，即使是在一個自由移動的相機拍攝的時候，影片也可以被分析。將攝影機的移動識別為突變過程，通過特殊的操作，這樣一個場景就像被固定攝影機拍攝下來一樣。
與此同時，University of Verona 的研究人員已經證明，圖像處理任務可以被編碼成標準基因組學工具被利用的方式。這一點尤其重要，因為這種方法大大降低了軟體開發的成本和時間。
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