Z szybkim rozwojem technologii sztucznej inteligencji,Kamera rozpoznawania, jako ważna gałąź, stopniowo jest zintegrowana z naszym codziennym życiem. Od odblokowywania smartfonów po kontrole bezpieczeństwa lotniska, od weryfikacji tożsamości banku po monitorowanie bezpieczeństwa miejskiego - zastosowanie technologii rozpoznawania twarzy jest wszędzie. Zwłaszcza w dziedzinie monitorowania bezpieczeństwa zastosowanie technologii rozpoznawania twarzy znacznie poprawiło bezpieczeństwo publiczne i wydajność zarządzania.
Technologia rozpoznawania twarzy obejmuje głównie następujące kroki: Po pierwsze, uzyskaj obrazy twarzy za pomocą kamery rozpoznawania lub innych urządzeń do pozyskiwania obrazów; po drugie, wykonaj wykrywanie twarzy, aby określić obszar twarzy na obrazie; Następnie wyodrębnij funkcje z obrazu twarzy, aby wygenerować unikalny wektor funkcji; Na koniec dopasuj wyodrębniony wektor funkcji do funkcji twarzy w bazie danych, aby osiągnąć rozpoznawanie tożsamości.
Wykrywanie twarzy jest podstawowym krokiem rozpoznawania twarzy. Stanowi podstawę do późniejszej ekstrakcji i dopasowywania funkcji poprzez zlokalizowanie i przycinanie obszaru twarzy na obrazie. Powszechnie stosowane algorytmy wykrywania twarzy obejmują klasyfikatory kaskadowe cech HAAR, MTCNN w oparciu o głębokie uczenie się itp.
Ekstrakcja cech jest podstawowym krokiem rozpoznawania twarzy. Jego głównym celem jest wyodrębnienie wektorów cech, które mogą jednoznacznie identyfikować osoby z obrazów twarzy. W ostatnich latach splotowe sieci neuronowe (CNNS) oparte na głębokim uczeniu się dobrze osiągnęły ekstrakcję cech. Na przykład algorytmy, takie jak FACENET i VGGFACE, mogą wyodrębnić wysokim i skuteczne cechy twarzy.
Dopasowanie funkcji jest ostatnim krokiem rozpoznawania twarzy. Tożsamość zidentyfikowanego obiektu określa się poprzez porównanie podobieństwa między wektorem funkcji do zidentyfikowania a wektorem funkcji w bazie danych. Powszechnie stosowane metody pomiaru podobieństwa obejmują odległość euklidesową, podobieństwo cosinus itp.
Technologia rozpoznawania twarzy jest szeroko stosowana w zarządzaniu bezpieczeństwem publicznym. Na przykład w centrum transportu publicznego, takich jak lotniska i stacje kolejowe,Kamery rozpoznawalnemoże szybko zidentyfikować i uchwycić potencjalnych podejrzanych w celu poprawy bezpieczeństwa publicznego. System rozpoznawania twarzy może skanować rysy twarzy osób wchodzących i opuszczających stację w czasie rzeczywistym i porównać je z bazą danych bezpieczeństwa publicznego. Po znalezieniu podejrzanej osoby system natychmiast wyda alarm w celu powiadomienia personelu ochrony o podjęciu środków.
Technologia rozpoznawania twarzy może również odgrywać ważną rolę w dużych wydarzeniach publicznych, takich jak koncerty i wydarzenia sportowe. Instalując kamerę rozpoznawania w tłumie, dynamikę ludzi na miejscu można monitorować w czasie rzeczywistym, a potencjalne zagrożenia bezpieczeństwa można odkryć i zapobiec na czas. Jednocześnie system może pomóc menedżerom policzyć liczbę osób na miejscu, analizować dystrybucję przepływu ludzi i poprawić wydajność zarządzania działaniami.
Na gęsto zaludnionych obszarach miejskich, jak skutecznie utrzymać bezpieczeństwo publiczne, jest ogromnym wyzwaniem. Technologia rozpoznawania twarzy stanowi nowe rozwiązanie do monitorowania bezpieczeństwa publicznego miejskiego. Przez wdrażanieKamera rozpoznawaniaW kluczowych obszarach, takich jak główne ulice, obszary komercyjne i obszary mieszkalne, oraz wykorzystanie technologii rozpoznawania twarzy do 24-godzinnego nieprzerwanego monitorowania, działalność przestępczych można skutecznie zapobiegać i walczyć.
