项目理念 | 在存储的视频序列中搜索一个人

本项目旨在解决在大规模的视频序列中搜索一个特定人物的问题。具体的场景可以为：想要在一批视频录像中快速定位一个人的出现时刻，或想要搜寻一个人在多个视频中的表现。

技术实现

在技术层面，我们将综合运用以下技术来实现此项目：

• 视频处理：采用开源的视频处理库 FFmpeg，来进行视频文件的解码、预处理等操作；
• 人脸检测：采用经典的人脸检测算法 MTCNN，来对视频帧中的人脸进行检测和定位，进而提取出感兴趣区域；
• 特征提取：对于每一个感兴趣的人脸区域，我们采用深度学习算法 FaceNet，来提取该人脸的特征向量；
• 序列搜索：对于一批待搜索的视频序列，我们采用高效的搜索算法来找到其中包含目标人物的视频段。

数据预处理

在开始搜索前，我们需要先将视频序列做下预处理，以方便后续的处理。具体的步骤如下：

1. 将视频序列输入 FFmpeg，进行解码和预处理。预处理过程中，可以根据需要，进行一些降噪、锐化等操作。
2. 对于每个视频帧，采用 MTCNN 算法进行人脸检测，提取出感兴趣区域。

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特征提取

对于每个感兴趣区域，通过 FaceNet 算法，我们可以得到其对应的特征向量。该特征向量具有很好的唯一性和鉴别性，可以将每个人脸区域表示为一个高维向量，便于之后的序列搜索。

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序列搜索

对于一批待搜索的视频序列，我们将采用高效的算法进行序列搜索，以找到其中包含目标人物的视频段。在此我们将采用基于海量图像搜索的算法，例如局部敏感哈希，LSH Forest 等算法。

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总结

本项目力求通过深度学习和海量图像搜索技术，解决在存储的视频序列中搜索一个人的难题。该项目在视频安防、智能家居、电商等多个领域都将得到应用。