Med den hurtige udvikling af kunstig intelligensteknologi,Genkendelseskamera, som en vigtig gren, integreres gradvist i vores daglige liv. Fra at låse op for smartphones til lufthavnsikkerhedskontrol, fra bankidentitetsverifikation til urban sikkerhedsovervågning, er anvendelsen af ansigtsgenkendelsesteknologi overalt. Især inden for sikkerhedsovervågning har anvendelsen af ansigtsgenkendelsesteknologi forbedret den offentlige sikkerhed og styringseffektivitet i høj grad.
Ansigtsgenkendelsesteknologi inkluderer hovedsageligt følgende trin: For det første skal du få ansigtsbilleder gennem genkendelseskamera eller andre billedindsamlingsenheder; For det andet skal du udføre ansigtsdetektion for at bestemme ansigtsområdet på billedet; Uddrag derefter funktioner fra ansigtsbilledet for at generere en unik funktionsvektor; Til sidst skal du matche den ekstraherede funktionsvektor med ansigtsfunktionerne i databasen for at opnå identitetsgenkendelse.
Ansigtsdetektion er det grundlæggende trin i ansigtsgenkendelse. Det giver et grundlag for efterfølgende funktionsekstraktion og matchning ved at lokalisere og beskære ansigtsområdet på billedet. Almindelige anvendte ansigtsdetektionsalgoritmer inkluderer HAAR -funktionskaskade -klassifikatorer, MTCNN baseret på dyb læring osv.
Funktionsekstraktion er kernetrinnet i ansigtsgenkendelse. Dets hovedformål er at udtrække funktionsvektorer, der unikt kan identificere individer fra ansigtsbilleder. I de senere år har indviklede neurale netværk (CNN'er) baseret på dyb læring fungeret godt i funktionsekstraktion. F.eks. Kan algoritmer såsom Facenet og Vggface udtrække højdimensionelle og effektive ansigtsfunktioner.
Funktionsmatching er det sidste trin i ansigtsgenkendelse. Identiteten af det objekt, der skal identificeres, bestemmes ved at sammenligne ligheden mellem funktionsvektoren, der skal identificeres, og funktionsvektoren i databasen. Almindeligt anvendte lighedsmålingsmetoder inkluderer euklidisk afstand, kosinus lighed osv.
Ansigtsgenkendelsesteknologi er vidt brugt i offentlig sikkerhedsstyring. For eksempel i offentlige transportknudepunkter såsom lufthavne og jernbanestationer,GenkendelseskameraerKan hurtigt identificere og fange potentielle mistænkte for at forbedre den offentlige sikkerhed. Ansigtsgenkendelsessystemet kan scanne ansigtstræk fra mennesker, der kommer ind og forlade stationen i realtid og sammenligne dem med den offentlige sikkerhedsdatabase. Når en mistænksom person er fundet, udsteder systemet straks en alarm for at underrette sikkerhedspersonalet om at træffe foranstaltninger.
Ansigtsgenkendelsesteknologi kan også spille en vigtig rolle i store offentlige begivenheder såsom koncerter og sportsbegivenheder. Ved at installere genkendelseskamera i mængden kan dynamikken for mennesker på stedet overvåges i realtid, og potentielle sikkerhedstrusler kan opdages og forhindres i tide. På samme tid kan systemet hjælpe ledere med at tælle antallet af mennesker på stedet, analysere fordelingen af mennesker flyder og forbedre styringseffektiviteten af aktiviteter.
I tæt befolkede byområder er det en enorm udfordring at bevare den offentlige sikkerhed. Ansigtsgenkendelsesteknologi giver en ny løsning til overvågning af byens sikkerhed. Ved at implementereGenkendelseskameraI centrale områder som hovedgader, kommercielle områder og boligområder og ved hjælp af ansigtsgenkendelsesteknologi til 24-timers uafbrudt overvågning kan kriminelle aktiviteter effektivt forhindres og bekæmpes.
