深度学习（DeepLearning）的概念源于人工神经网络的研究，于2006年被提出，是机器学习（ML）的分支中一种基于对数据来进行表征学习的方法，同时也是一种能够模拟出人脑神经结构的机器学习方法，也是当下最流行的机器学习的一种。
深度学习的”深度“是指从”输入层“到”输出层“所经历层次的数目，深度超过8层的神经网络叫做深度学习，其实质是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性，使机器有能力自主“学习”，辅助人们检测、决策，便利人们的生活。
近年来，随着深度学习的持续不断的发展，作为AI领域最受欢迎的技能之一，深度学习在图像、语音识别等众多领域都有着重大的技术飞跃，深度学习和安防极高的契合度，大大地推动了智能安防的发展，在当前行业智能化转型的过程中发挥了十分重要的作用。
内容整理自：电子发烧友网《什么是深度学习？有什么优势和缺点？》、安防知识网《深度学习平全实践指南》白皮书
步态识别是通过人的走路姿势进行身份识别的一种技术方法，和指纹识别、虹膜识别、面相识别、DNA识别同属于生物识别的范畴。与其他识别技术相比，步态识别技术的优势大多数表现在：1、不同腿骨长度、肌肉强度、重心高度、运动神经灵敏度、生理条件等决定了步态的唯一性和稳定能力，从而短时间之内很难被他人模仿；2、步态识别对距离要求不高，即使在远距离、非配合的情况下就可以完成识别，无需被识别者特意配合就能进行采集。
目前来看，步态识别已然成为当下生物识别领域的强大助力因素，推动身份识别技术持续不断的发展。步态识别在安防、监控、公共交通等领域具有广泛的应用前景，技术成熟后，便可大范围的应用于机场、车站、海关出入口等重点区域，为公安部门提供远距离、非受控环境下的视频监控技术支持。
近日，中央、国务院印发了《中国教育现代化2035》，中央办公厅、国务院办公厅印发了《快速推进教育现代化实施方案（2018－2022年）》，两份文件中均提出快速推进教育现代化，加快信息化时代教育变革。安防企业基于自身在视频可视化技术、大数据、云计算等领域积累的技术产品经验，以及图像分析技术、智能识别等先进的技术，为教育领域带来一系列创新应用，一直在优化教育学生的方式的同时拓展“智慧教育”新模式。同时，安防企业在加速推动智慧教育的行业发展，打造升级智慧教室、智慧校园、智慧基地的安全管控和智能化体验等方面发挥着重要作用。
内容整理自： 中国安防行业网《中央推进“智慧教育”新发展 这跟安防有啥关系吗》
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