倫敦警察最近試驗一個全新的面部識別系統時，他們犯了一個令人擔憂而且令人尷尬的錯誤。在諾丁山狂歡節上，這項技術將大約35位參加狂歡節活動的居民與已知的嫌犯進行了錯誤的匹配，導致一人被誤認為是罪犯而遭到逮捕。

以攝像頭為基礎的視覺監控系統被認為能夠帶來一個更加安全和穩定的社會。但是盡管經歷了數十年的發展，它們卻通常無法處理現實發生的狀況。比如說，在2011年的倫敦騷亂期間，面部識別系統也只幫助警察逮捕了一位嫌犯。

這項技術的失敗意味著視覺監控系統目前仍然依靠工作人員坐在監控室耗費數小時時間觀看錄像，這就無法給人們帶來充分的保護。但是最近的研究表明，視頻分析軟件有可能獲得巨大的提升。一個完全不同的領域已經帶來了視頻分析軟件的巨大進步，那就是DNA序列分析。分析視頻畫面類似于DNA測序分析，基因測序軟件所使用的工具和技術有可能帶來自動化的視覺監控系統。

自從倫敦警察在1960年安裝第一臺閉路電視攝像機以來，已經有600萬臺攝像機分布在英國各處。但是自動視覺監控仍然主要受限于相對受控的環境。比如探測財產的非法入侵，統計通過特定大門的人員數量或者汽車尾號的識別，這些工作都能夠準確的完成。但是分析一群人的視頻或者在一條公共街道上識別個體是不可靠的，因為戶外場景的變化非常頻繁。

為了改善自動視頻分析技術，我們需要一種能夠應對這種變化的軟件，這才是提升這項技術的根本。另外一個涉及處理大量可變數據的領域就是基因組學。自從2001年科學家成功完成人類首個基因組圖譜以來，基因組數據已經發生了指數級的增長。這么龐大的數據和基因變化程度，意味著人們必須投入大量的記憶和資源來研發專門的軟件和計算機設備對其進行處理。

現在的科學家們有可能能夠相當輕松的獲得基因分析服務來進行各個課題的研究，比如說如何對抗疾病和設計個性化醫療服務還有人類史的秘密等?；蚍治鲂枰ㄟ^基因突變的調查來研究基因隨著時間發生的進化。這與視覺監控系統有著驚人的相似性，視覺監控系統會在場景不斷變化的環境中探測和追蹤移動的行人。

我們能夠將視頻中圖像之間的差異視作一種突變，這樣我們就能夠將基因分析技術用于視頻分析。這一概念的早期測試已經證實了它的可行性。英國金斯頓大學的研究團隊已經首次證實，即使是自由移動的攝像頭拍攝的視頻也能夠進行分析。

與此同時，意大利維羅納大學的研究人員已經證實，圖像處理工作能夠借于助標準的基因分析工具。這一應用非常重要的，因為它能夠極大的降低軟件研發的成本和時間。將這項技術與我們的策略相結合有可能最終帶來視覺監控的革命性變化。如果這一概念得到采用，那么未來十年內就有可能出現更智能的攝像頭。