Odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei de inteligență artificială,Cameră de recunoaștere, ca o ramură importantă, este treptat integrată în viața noastră de zi cu zi. De la deblocarea smartphone -urilor la verificările de securitate ale aeroportului, de la verificarea identității bancare la monitorizarea securității urbane, aplicarea tehnologiei de recunoaștere a feței este peste tot. Mai ales în domeniul monitorizării securității, aplicarea tehnologiei de recunoaștere a feței a îmbunătățit considerabil siguranța publică și eficiența managementului.
Tehnologia de recunoaștere a feței include în principal următorii pași: În primul rând, obțineți imagini de față prin camera de recunoaștere sau alte dispozitive de achiziție a imaginilor; În al doilea rând, efectuați detectarea feței pentru a determina zona feței din imagine; Apoi, extrageți caracteristici din imaginea feței pentru a genera un vector de caracteristici unic; În cele din urmă, potriviți vectorul de caracteristici extras cu caracteristicile Face din baza de date pentru a obține recunoașterea identității.
Detectarea feței este pasul de bază al recunoașterii feței. Oferă o bază pentru extragerea și potrivirea ulterioară a caracteristicilor prin localizarea și decuparea zonei feței din imagine. Algoritmii de detectare a feței utilizate frecvent includ clasificatorii de cascadă HAAR, MTCNN pe baza învățării profunde, etc.
Extracția caracteristicilor este pasul principal al recunoașterii feței. Scopul său principal este de a extrage vectori de caracteristici care pot identifica în mod unic indivizii din imaginile feței. În ultimii ani, rețelele neuronale convoluționale (CNN) bazate pe învățarea profundă s -au comportat bine în extragerea caracteristicilor. De exemplu, algoritmi precum FaceNet și VGGFACE pot extrage caracteristici ale feței de înaltă dimensiune și eficientă.
Potrivirea caracteristicilor este ultimul pas al recunoașterii feței. Identitatea obiectului care trebuie identificat este determinată prin compararea asemănării dintre vectorul caracteristicilor care trebuie identificat și vectorul caracteristicilor din baza de date. Metodele de măsurare a similarității utilizate frecvent includ distanța euclidiană, asemănarea cosinusului etc.
Tehnologia de recunoaștere a feței este utilizată pe scară largă în managementul securității publice. De exemplu, în centrele de transport în comun, cum ar fi aeroporturile și stațiile de cale ferată,Camere de recunoașterepoate identifica și capta rapid potențiali suspecți pentru îmbunătățirea siguranței publice. Sistemul de recunoaștere a feței poate scana caracteristicile faciale ale persoanelor care intră și părăsesc stația în timp real și le compară cu baza de date de securitate publică. Odată găsită o persoană suspectă, sistemul va emite imediat o alarmă pentru a anunța personalul de securitate pentru a lua măsuri.
Tehnologia de recunoaștere a feței poate juca, de asemenea, un rol important în evenimentele publice la scară largă, cum ar fi concerte și evenimente sportive. Prin instalarea camerei de recunoaștere în mulțime, dinamica persoanelor de pe site poate fi monitorizată în timp real, iar potențialele amenințări de securitate pot fi descoperite și prevenite la timp. În același timp, sistemul poate ajuta managerii să numere numărul de persoane pe site, să analizeze distribuția fluxului de oameni și să îmbunătățească eficiența de gestionare a activităților.
În zonele urbane dens populate, modul de a menține eficient securitatea publică este o provocare uriașă. Tehnologia de recunoaștere facială oferă o nouă soluție pentru monitorizarea securității publice urbane. Prin implementareCameră de recunoaștereÎn zone cheie, cum ar fi străzile principale, zonele comerciale și zonele rezidențiale și utilizarea tehnologiei de recunoaștere facială pentru monitorizarea neîntreruptă de 24 de ore, activitățile infracționale pot fi prevenite și combate în mod eficient.
