Met de snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentietechnologie,Herkenningscamera, als een belangrijke tak, wordt geleidelijk geïntegreerd in ons dagelijks leven. Van het ontsluiten van smartphones tot beveiligingscontroles voor luchthavens, van bankidentiteitsverificatie tot stedelijke beveiligingsmonitoring, de toepassing van gezichtsherkenningstechnologie is overal. Vooral op het gebied van beveiligingsmonitoring heeft de toepassing van gezichtsherkenningstechnologie de efficiëntie van openbare veiligheid en management aanzienlijk verbeterd.
Gezichtsherkenningstechnologie bevat voornamelijk de volgende stappen: verkrijg eerst gezichtsbeelden via herkenningscamera of andere apparaten voor beeldverwerving; Ten tweede, voer gezichtsdetectie uit om het gezichtsgebied in de afbeelding te bepalen; Pak vervolgens functies uit het gezichtsbeeld uit om een unieke functievector te genereren; Mat je ten slotte overeen met de geëxtraheerde functievector met de gezichtsfuncties in de database om identiteitsherkenning te bereiken.
Gezichtsdetectie is de basisstap van gezichtsherkenning. Het biedt een basis voor latere extractie en matching van functies door het gezichtsgebied in de afbeelding te vinden en bij te snijden. Veelgebruikte gezichtsdetectie -algoritmen omvatten HAAR -functie Cascade -classificaties, MTCNN op basis van diep leren, enz.
Functie -extractie is de kernstap van gezichtsherkenning. Het belangrijkste doel is om functievectoren te extraheren die individuen uit gezichtsbeelden op unieke wijze kunnen identificeren. In de afgelopen jaren hebben convolutionele neurale netwerken (CNN's) op basis van diep leren goed gepresteerd in functie -extractie. Algoritmen zoals facenet en VGGFace kunnen bijvoorbeeld hoogdimensionale en effectieve gezichtsfuncties extraheren.
Feature matching is de laatste stap van gezichtsherkenning. De identiteit van het te identificeren object wordt bepaald door de gelijkenis tussen de te identificeren kenmerkvector te vergelijken en de functievector in de database. Veelgebruikte methoden voor het meet van gelijkenis omvatten Euclidische afstand, cosinus gelijkenis, enz.
Gezichtsherkenningstechnologie wordt veel gebruikt in openbare beveiligingsbeheer. Bijvoorbeeld in openbaar vervoer hubs zoals luchthavens en treinstations,herkenningscamera'sKan potentiële verdachten snel identificeren en vastleggen om de openbare veiligheid te verbeteren. Het gezichtsherkenningssysteem kan de gezichtskenmerken scannen van mensen die het station binnenkomen en in realtime verlaten en vergelijken met de openbare beveiligingsdatabase. Zodra een verdachte persoon is gevonden, zal het systeem onmiddellijk een alarm afgeven om beveiligingspersoneel op de hoogte te stellen om maatregelen te nemen.
Gezichtsherkenningstechnologie kan ook een belangrijke rol spelen in grootschalige openbare evenementen zoals concerten en sportevenementen. Door de herkenningscamera in de menigte te installeren, kan de dynamiek van mensen op het terrein in realtime worden gecontroleerd en kunnen potentiële beveiligingsbedreigingen worden ontdekt en voorkomen. Tegelijkertijd kan het systeem managers helpen het aantal mensen ter plaatse te tellen, de verdeling van mensen te analyseren en de managementefficiëntie van activiteiten te verbeteren.
In dichtbevolkte stedelijke gebieden is het effectief handhaven van de openbare veiligheid een enorme uitdaging. Gezichtsherkenningstechnologie biedt een nieuwe oplossing voor stedelijke openbare beveiligingsmonitoring. Door te implementerenHerkenningscameraOp belangrijke gebieden zoals hoofdstraten, commerciële gebieden en woonwijken, en het gebruik van gezichtsherkenningstechnologie voor 24-uurs ononderbroken monitoring, kunnen criminele activiteiten effectief worden voorkomen en bestreden.
