S hitrim razvojem tehnologije umetne inteligence,Kamera za prepoznavanje, kot pomembna veja je postopoma vključena v naše vsakdanje življenje. Od odklepanja pametnih telefonov do varnostnih pregledov letališča, od preverjanja identitete banke do spremljanja mestne varnosti je uporaba tehnologije prepoznavanja obraza povsod. Zlasti na področju spremljanja varnosti je uporaba tehnologije prepoznavanja obrazov močno izboljšala učinkovitost javne varnosti in upravljanja.
Tehnologija prepoznavanja obrazov vključuje predvsem naslednje korake: najprej pridobite slike obraza prek prepoznavne kamere ali drugih naprav za pridobivanje slik; drugič, izvedite zaznavanje obraza, da določite območje obraza na sliki; Nato izvlecite funkcije iz obrazne slike, da ustvarite edinstven vektor funkcij; Končno se ujemajte z izvlečenim vektorjem funkcije z značilnostmi obraza v bazi podatkov, da dosežete prepoznavanje identitete.
Zaznavanje obraza je osnovni korak prepoznavanja obraza. Omogoča osnovo za nadaljnje pridobivanje in ujemanje funkcij z iskanjem in obrezovanjem obraza na sliki. Pogosto uporabljeni algoritmi za odkrivanje obrazov vključujejo kaskadne klasifikatorje HAAR, MTCNN, ki temelji na globokem učenju itd.
Ekstrakcija značilnosti je temeljni korak prepoznavanja obraza. Njegov glavni namen je izvleči funkcije vektorjev, ki lahko edinstveno identificirajo posameznike iz slik obraza. V zadnjih letih so konvolucijske nevronske mreže (CNN), ki temeljijo na globokem učenju, dobro delovale pri ekstrakciji funkcij. Na primer, algoritmi, kot sta FaceNet in VGGFACE, lahko izvlečejo visokodimenzionalne in učinkovite lastnosti obraza.
Ujemanje funkcij je zadnji korak prepoznavanja obraza. Identiteta predmeta, ki ga je treba prepoznati, se določi s primerjavo podobnosti med vektorjem funkcije, ki jo je treba prepoznati, in vektorjem funkcij v bazi podatkov. Pogosto uporabljene metode merjenja podobnosti vključujejo evklidsko razdaljo, podobnost kosinusa itd.
Tehnologija prepoznavanja obrazov se pogosto uporablja pri upravljanju javne varnosti. Na primer, v centrih za javni prevoz, kot so letališča in železniške postaje,Kamere za prepoznavanjelahko hitro prepozna in zajame potencialne osumljence za izboljšanje javne varnosti. Sistem prepoznavanja obrazov lahko skenira obrazne značilnosti ljudi, ki vstopajo in zapuščajo postajo v realnem času, in jih primerja z bazo podatkov o javni varnosti. Ko najdete sumljivo osebo, bo sistem takoj izdal alarm, da bo varnostno osebje obvestil, da sprejme ukrepe.
Tehnologija prepoznavanja obrazov lahko igra tudi pomembno vlogo pri obsežnih javnih prireditvah, kot so koncerti in športni dogodki. Z namestitvijo prepoznavne kamere v množico lahko dinamiko ljudi na mestu spremljate v realnem času, morebitne varnostne grožnje pa lahko odkrijejo in preprečijo pravočasno. Hkrati lahko sistem pomaga upravljavcem šteti število ljudi na kraju samem, analizirati porazdelitev pretoka ljudi in izboljšati učinkovitost upravljanja dejavnosti.
V gosto poseljenih mestnih območjih je to, kako učinkovito ohraniti javno varnost, velik izziv. Tehnologija prepoznavanja obraza ponuja novo rešitev za spremljanje mestne javne varnosti. Z uvajanjemKamera za prepoznavanjeNa ključnih območjih, kot so glavne ulice, trgovska območja in stanovanjska območja, in z uporabo tehnologije za prepoznavanje obraza za 24-urno neprekinjeno spremljanje, je mogoče kriminalne dejavnosti učinkovito preprečiti in se boriti.
