软件可以通过以下方法鉴定视频中的人：
人脸搜索软件：
这类软件可以从监控视频中搜索人脸，并存储为图片或视频。它们能查找出现的时间点，并根据指定图片中的人脸特征，查找视频中出现此人脸的所有画面，同时保存画面截图、视频片段和时间点。
基于深度学习的人脸识别技术：
利用深度学习算法训练模型，在图像或视频中检测和识别人脸。通过比对视频中的人脸与已知人脸数据库中的信息，可以识别出视频中出现的人，并记录其出现的时间。
视频分析软件：
专业的视频分析软件具备人脸识别和时间标记功能。用户可以将监控视频导入软件，设置相应的参数和规则，软件会自动分析视频内容，识别出人脸并标注出现的时间。
OpenCV：
OpenCV是一个流行的计算机视觉库，可以用来分析、处理和识别图像和视频数据。通过使用`cv :: CascadeClassifier`类，可以轻松地从视频流中检测物体实例，例如人脸。首先需要加载分类器文件，然后打开视频流并按帧读取，在每一帧图像中使用分类器检测人脸实例，如果检测到人脸，将其用矩形框选出来，并在图像中显示出来。
行为分析算法：
通过对视频中人物的行为进行分析来识别视频中的人物身份。这种方法的核心是使用行为分析算法来识别视频中人物的行为，从而得出人物是谁的推断。
图像识别技术：
可以识别出视频中人物的姿态、表情等，但准确识别人物身份仍面临挑战。目前，图像识别技术已经取得了很好的效果，可以准确地识别视频中人物的行为，进而得出人物是谁的推断。
视频司法鉴定的内容：
包括说话人鉴定、语音人身分析、图像鉴定等。在视频图像内容的检验鉴定中，可以利用每秒二十五帧的特点，利用专业软件进行逐帧分析。
建议
选择合适的工具：根据具体需求和场景选择合适的人脸识别或视频分析软件。
数据准备：确保有足够的人脸数据用于训练或比对。
参数设置：根据实际需求调整软件的参数，以提高识别准确率和效率。
持续更新：随着技术的发展，定期更新软件以利用最新的算法和模型。