Med den raske utviklingen av kunstig intelligensteknologi,Gjenkjennelsekamera, som en viktig gren, blir gradvis integrert i hverdagen vår. Fra å låse opp smarttelefoner til flyplassens sikkerhetskontroller, fra bankidentitetsverifisering til urban sikkerhetsovervåking, er anvendelsen av ansiktsgjenkjenningsteknologi overalt. Spesielt innen sikkerhetsovervåking har anvendelsen av ansiktsgjenkjenningsteknologi forbedret offentlig sikkerhet og styringseffektivitet kraftig.
Face Recognition Technology inkluderer hovedsakelig følgende trinn: Først må du få ansiktsbilder gjennom gjenkjennelseskamera eller andre bildeinnsamlingsenheter; For det andre, utfør ansiktsdeteksjon for å bestemme ansiktsområdet i bildet; Deretter trekker du ut funksjoner fra ansiktsbildet for å generere en unik funksjonsvektor; Til slutt, match den ekstraherte funksjonsvektoren med ansiktsfunksjonene i databasen for å oppnå identitetsgjenkjenning.
Ansiktsdeteksjon er det grunnleggende trinnet for ansiktsgjenkjenning. Det gir et grunnlag for påfølgende funksjonsutvinning og matching ved å lokalisere og beskjære ansiktsområdet i bildet. Vanlige brukte ansiktsdeteksjonsalgoritmer inkluderer HAAR -funksjonskaskadeklassifiserere, MTCNN basert på dyp læring, etc.
Funksjonsutvinning er kjernetrinnet for ansiktsgjenkjenning. Hovedformålet er å trekke ut funksjonsvektorer som unikt kan identifisere individer fra ansiktsbilder. De siste årene har Convolutional Neural Networks (CNN) basert på dyp læring prestert godt i funksjonsekstraksjon. For eksempel kan algoritmer som Faceenet og Vggface trekke ut høydimensjonale og effektive ansiktsfunksjoner.
Funksjonsmatching er det siste trinnet med ansiktsgjenkjenning. Identiteten til objektet som skal identifiseres bestemmes ved å sammenligne likheten mellom funksjonsvektoren som skal identifiseres og funksjonsvektoren i databasen. Vanlige brukte likhetsmålingsmetoder inkluderer euklidisk avstand, kosinus likhet, etc.
Ansiktsgjenkjenningsteknologi er mye brukt i offentlig sikkerhetsstyring. For eksempel i offentlige transportknutepunkter som flyplasser og jernbanestasjoner,anerkjennelseskameraerKan raskt identifisere og fange potensielle mistenkte for å forbedre offentlig sikkerhet. Ansiktsgjenkjenningssystemet kan skanne ansiktsfunksjonene til personer som kommer inn og forlate stasjonen i sanntid og sammenligne dem med den offentlige sikkerhetsdatabasen. Når en mistenkelig person er funnet, vil systemet umiddelbart gi en alarm for å varsle sikkerhetspersonell om å iverksette tiltak.
Face Recognition Technology kan også spille en viktig rolle i store offentlige arrangementer som konserter og sportsbegivenheter. Ved å installere gjenkjennelsekamera i mengden, kan dynamikken til mennesker på stedet overvåkes i sanntid, og potensielle sikkerhetstrusler kan oppdages og forhindres i tide. Samtidig kan systemet hjelpe ledere med å telle antall personer på stedet, analysere fordelingen av mennesker som flyter og forbedrer styringseffektiviteten til aktiviteter.
I tettbygde byområder er hvordan man effektivt opprettholder offentlig sikkerhet en enorm utfordring. Ansiktsgjenkjenningsteknologi gir en ny løsning for overvåkning av byer for offentlig sikkerhet. Ved å distribuereGjenkjennelsekameraI viktige områder som hovedgater, kommersielle områder og boligområder, og bruk av ansiktsgjenkjenningsteknologi for 24-timers uavbrutt overvåking, kan kriminelle aktiviteter effektivt forhindres og bekjempes.
