視頻分析與識別(video analyzing　and recognition)技術指的是使用計算機從視頻中通過運算和分析，提取視頻中的有用信息的一項技術。

　　對于普通人來說，看到一段視頻時，這段視頻對他來說往往是有意義的，是包含了一定信息量的，人可以智能化地提取這些信息。如某段視頻有“有一輛白色的捷達車正在打著右轉向燈準備向右轉”這一信息，人也可以通過觀察提取出來。但對于計算機來說卻并非如此，在接收到這段視頻(如通過視頻采集卡輸入)后，對計算機而言只是一個數據數列，一個包含每一幀每一個像素點的灰度值或彩色值的數列，并沒有包括任何“白色捷達車”之類的信息。事實上，“白色捷達車”等信息是包含在那些像素點的值所組成的平面圖像序列中的，是需要從“整體”上進行“理解”才能獲得的。計算機也許可以“運算”出那些數據數列的均值、方差等統計信息，但卻無法實現一種信息的“提取和理解”。

　　視頻分析與識別技術便是為了讓計算機通過特定的核心算法程序提取視頻信號中所包含的內容信息或是個體運動信息，以實現計算機對于視頻的“理解”，讓計算機能“明白”視頻中所展現的是什么內容或者發生的是什么樣的“事件”。

　　視頻分析技術范圍很廣，可以說只要是從視頻中通過運算提取有用信息都可以稱為視頻分析技術，因為都是屬于對“視頻內容”的“分析、識別和理解”，從這個角度來說，目前已經比較成熟的并已經形成產品在實際項目中得到應用的技術都屬于“視頻分析技術”，例如車牌識別技術、視頻檢索技術、視頻人臉檢測等，因為這都屬于對視頻中的有用信息的提取，提取車牌號碼，提取視頻中的文字或特定圖形等。嚴格地來說，這些技術都只是視頻分析技術中的比較簡單的內容，只不過由于這些技術已得到較好地研究和應用，有了一些專門的稱謂，才單獨提了出來，而似乎不再被歸納到“視頻分析技術”的范疇。

　　由于習慣上的原因，目前通常所說的視頻分析技術一般特指從視頻中目標運動行為的分析、提取和識別，常用于監控和公共安全領域，其所指代的范圍比之字面意思的含義已大幅縮小。

　　視頻分析技術有什么用呢?事實上，視頻分析技術是讓計算機知道了視頻中“發生的是什么事”，既然知道了發生的事件，再與對應的規則相比對和判斷，自然就能夠讓計算機知道這些事件的特性。如果從視頻中個體運動行為的分析、提取和識別角度來看，就能令計算機判斷出這些個體進行了一些什么行為，進而可以判斷這些行為是否符合某些規則，是否屬于“某一類型”的行為，那么對于不符合規則的事件就可以進行即時的發現和報警，擺脫了人工的干預和判斷，實現令計算機“代替”人進行監控，也即實現了“自動監控”或是“智能監控”。從更形象一點的角度來解釋，監控系統中攝像頭和視頻傳輸技術解決了“眼睛”的問題，使監控人員能夠在不身處現場的情況下通過攝像頭看到現場的情景，而這一現場還由于傳輸技術的進步擺脫了地域的限制，甚至于可以在千里之外(通過數字網絡傳輸視頻);而視頻分析技術則給監控系統加上了“大腦”，使機器能夠代替人(至少在一定程度上)來隨時監看這些視頻，無須再由人工隨時去監看這些視頻。

　　不容否認，對于視頻分析技術的研究，由于其算法的復雜度以及目標行為的多樣性等原因，發展一直比較緩慢。而相對起來，由于國際上反恐形勢更為緊迫，對于這種能實現“自動報警、智能監控”的技術比之國內的研究單位來說，研究成果具有一定的領先性。已生產出成熟的智能視頻監控產品，可以用在監控系統中實現異常狀態自動報警的功能，具有實時報警、縮短異常事件反應時間、減少損失、增強監控系統威懾力等特點，并已具有了一些實際的工程案例。而在國內，由于技術研發稍有落后，暫時市面上絕大多數較為成熟的智能視頻監控產品仍都是舶來品，屬于國外的技術和產品，偶爾有一些國內廠家或研究單位推出自己的智能視頻監控產品，也暫時還處于較為初級的階段，還沒有達到成熟的程度。

　　不過值得指出的是，目前國外的產品雖然較為成熟，但也并未達到能令用戶完全滿意的程度，也只是具有了比較低級的智能化水平，能完成一些較為簡單的行為的自動檢測。但不管怎么說，這一步已經邁出去了，視頻分析技術已開始應用于實際工程系統，隨著這一技術的不斷進步，研究不斷深入，必將越來越多地走入我們的生活。