Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de inteligência artificial,Câmera de reconhecimento, como um ramo importante, está gradualmente sendo integrado em nossas vidas diárias. De desbloquear smartphones a verificações de segurança do aeroporto, da verificação de identidade bancária ao monitoramento de segurança urbana, a aplicação da tecnologia de reconhecimento de rosto está em toda parte. Especialmente no campo do monitoramento de segurança, a aplicação da tecnologia de reconhecimento de rosto melhorou bastante a segurança pública e a eficiência do gerenciamento.
A tecnologia de reconhecimento de rosto inclui principalmente as seguintes etapas: primeiro, obtenha imagens de rosto por meio de câmera de reconhecimento ou outros dispositivos de aquisição de imagens; Segundo, execute a detecção de rosto para determinar a área da face na imagem; Em seguida, extraia recursos da imagem do rosto para gerar um vetor de recurso exclusivo; Por fim, corresponda ao vetor de recurso extraído com os recursos de face no banco de dados para obter reconhecimento de identidade.
A detecção de rosto é a etapa básica do reconhecimento de rosto. Ele fornece uma base para a extração e correspondência subsequentes de recursos, localizando e cortando a área do rosto na imagem. Os algoritmos de detecção de rosto comumente usados incluem classificadores de cascata Haar, MTCNN com base no aprendizado profundo, etc.
A extração de recursos é a etapa central do reconhecimento de rosto. Seu principal objetivo é extrair vetores de recursos que podem identificar exclusivamente indivíduos das imagens de rosto. Nos últimos anos, as redes neurais convolucionais (CNNs) baseadas no aprendizado profundo tiveram um bom desempenho na extração de recursos. Por exemplo, algoritmos como FaceNet e VGGFFace podem extrair recursos de face de alta dimensão e eficazes.
A correspondência de recursos é a etapa final do reconhecimento de rosto. A identidade do objeto a ser identificada é determinada pela comparação da semelhança entre o vetor de recurso a ser identificado e o vetor de recurso no banco de dados. Os métodos de medição de similaridade comumente usados incluem distância euclidiana, similaridade de cosseno, etc.
A tecnologia de reconhecimento de rosto é amplamente utilizada no gerenciamento de segurança pública. Por exemplo, em centros de transporte público, como aeroportos e estações ferroviárias,câmeras de reconhecimentopode identificar e capturar rapidamente suspeitos em potencial para melhorar a segurança pública. O sistema de reconhecimento de rosto pode digitalizar as características faciais das pessoas que entram e saem da estação em tempo real e compará -las com o banco de dados de segurança pública. Depois que uma pessoa suspeita for encontrada, o sistema emitirá imediatamente um alarme para notificar o pessoal de segurança para tomar medidas.
A tecnologia de reconhecimento de rosto também pode desempenhar um papel importante em eventos públicos em larga escala, como concertos e eventos esportivos. Ao instalar a câmera de reconhecimento na multidão, a dinâmica das pessoas no local pode ser monitorada em tempo real, e possíveis ameaças à segurança podem ser descobertas e evitadas no tempo. Ao mesmo tempo, o sistema pode ajudar os gerentes a contar o número de pessoas no local, analisar a distribuição das pessoas fluir e melhorar a eficiência do gerenciamento das atividades.
Em áreas urbanas densamente povoadas, como manter efetivamente a segurança pública é um enorme desafio. A tecnologia de reconhecimento facial fornece uma nova solução para o monitoramento urbano de segurança pública. ImplantandoCâmera de reconhecimentoEm áreas-chave, como ruas principais, áreas comerciais e áreas residenciais, e o uso da tecnologia de reconhecimento facial para monitoramento ininterrupto de 24 horas, as atividades criminosas podem ser efetivamente evitadas e combatidas.
