С бързото развитие на технологията за изкуствен интелект,Камера за разпознаване, като важен клон, постепенно се интегрира в ежедневието ни. От отключване на смартфони до проверки за сигурност на летището, от проверка на самоличността на банката до мониторинг на градската сигурност, прилагането на технологията за разпознаване на лица е навсякъде. Особено в областта на мониторинга на сигурността, прилагането на технологията за разпознаване на лица значително подобри обществената безопасност и ефективността на управление.
Технологията за разпознаване на лица включва главно следните стъпки: Първо, получете изображения на лицето чрез камера за разпознаване или други устройства за придобиване на изображения; Второ, извършете откриване на лице, за да определите областта на лицето в изображението; След това, извлечете характеристики от изображението на лицето, за да генерирате уникален вектор на функции; И накрая, съответствайте на извлечения вектор на функции с функциите на лицето в базата данни, за да постигнете разпознаване на идентичност.
Откриването на лица е основната стъпка на разпознаването на лицето. Той предоставя основа за последващо извличане и съвпадение на функции чрез намиране и изрязване на зоната на лицето в изображението. Често използваните алгоритми за откриване на лица включват каскадни класификатори на HAAR, MTCNN, базирани на дълбоко обучение и др.
Извличането на характеристики е основната стъпка на разпознаването на лицето. Основната му цел е да извлече вектори на функции, които могат да идентифицират уникално индивиди от изображения на лицето. През последните години конволюционните невронни мрежи (CNN), базирани на дълбокото обучение, се представиха добре в извличането на характеристики. Например, алгоритми като Facenet и VGGFACE могат да извличат високомерни и ефективни характеристики на лицето.
Съпоставянето на характеристиките е последната стъпка на разпознаването на лицето. Идентичността на обекта, който ще бъде идентифициран, се определя чрез сравняване на сходството между вектора на характеристиките, който ще бъде идентифициран, и вектора на функциите в базата данни. Често използваните методи за измерване на сходство включват евклидово разстояние, косинусно сходство и т.н.
Технологията за разпознаване на лица се използва широко в управлението на обществената сигурност. Например в центрове за обществен транспорт като летища и жп гари,Камери за разпознаванеможе бързо да идентифицира и улови потенциални заподозрени за подобряване на обществената безопасност. Системата за разпознаване на лица може да сканира чертите на лицето на хората, които влизат и напускат станцията в реално време и да ги сравнят с базата данни за обществена сигурност. След като бъде намерен подозрителен човек, системата незабавно ще издаде аларма за уведомяване на служителите по сигурността да предприеме мерки.
Технологията за разпознаване на лица също може да играе важна роля в мащабните публични събития като концерти и спортни събития. Чрез инсталирането на камера за разпознаване в тълпата динамиката на хората на място може да бъде наблюдавана в реално време и потенциалните заплахи за сигурността могат да бъдат открити и предотвратени навреме. В същото време системата може да помогне на мениджърите да отчитат броя на хората на място, да анализират разпределението на хората и да подобрят ефективността на управлението на дейностите.
В гъсто населените градски райони как ефективно да поддържаме обществената сигурност е огромно предизвикателство. Технологията за разпознаване на лица предоставя ново решение за мониторинг на градската обществена сигурност. Чрез разгръщанеКамера за разпознаванеВ ключови области като основни улици, търговски зони и жилищни райони и използване на технология за разпознаване на лица за 24-часов непрекъснат мониторинг, престъпните дейности могат да бъдат ефективно предотвратени и борби.
