Keinotekoisen älykkyystekniikan nopealla kehityksellä,Tunnistuskamera, tärkeänä haarana, integroituu vähitellen jokapäiväiseen elämäämme. Älypuhelimien lukituksen avaamisesta lentokenttäturvatarkastuksiin, pankkien henkilöllisyyden todentamisesta kaupunkien turvallisuuden seurantaan, kasvojentunnistustekniikan soveltaminen on kaikkialla. Erityisesti turvallisuusseurannan alalla kasvojentunnistustekniikan soveltaminen on parantunut huomattavasti yleisen turvallisuuden ja hallinnan tehokkuuteen.
Kasvojen tunnistustekniikka sisältää pääasiassa seuraavat vaiheet: Ensinnäkin hanki kasvot tunnistuskameran tai muiden kuvan hankintalaitteiden kautta; toiseksi, suorita kasvojen havaitseminen kuvan pinta -alueen määrittämiseksi; Pura sitten ominaisuudet kasvokuvasta ainutlaatuisen ominaisuusvektorin luomiseksi; Yhdistä lopuksi poimittu ominaisuusvektori tietokannan kasvojen ominaisuuksien kanssa identiteettitunnistuksen saavuttamiseksi.
Kasvojen havaitseminen on kasvojen tunnistamisen perusvaihe. Se tarjoaa perustan seuraavalle ominaisuuksien uuttamiselle ja sovittamiselle etsimällä ja rajaamalla kuvan kasvoalueen. Yleisesti käytettyjä kasvojen havaitsemisalgoritmeja ovat HAAR -ominaisuuden kaskadiluokittelijat, MTCNN syvän oppimisen perusteella jne.
Ominaisuuksien poisto on kasvojen tunnistuksen ydinvaihe. Sen päätarkoitus on purkaa ominaisuusvektorit, jotka voivat yksilöllisesti tunnistaa yksilöt kasvokuvista. Viime vuosina syvän oppimiseen perustuvat konvoluutiohermoverkot (CNN) ovat toimineet hyvin ominaisuuksien uuttamisessa. Esimerkiksi algoritmit, kuten FacEnet ja VGGFACE, voivat purkaa korkean ulottuvuuden ja tehokkaita kasvojen ominaisuuksia.
Ominaisuuden sovittaminen on kasvojen tunnustamisen viimeinen vaihe. Tunnistettavan objektin identiteetti määritetään vertaamalla tunnistettavan ominaisuusvektorin ja tietokannan ominaisuusvektorin välillä. Yleisesti käytettyjä samankaltaisuuden mittausmenetelmiä ovat euklidinen etäisyys, kosinin samankaltaisuus jne.
Kasvontunnistustekniikkaa käytetään laajasti yleisen turvallisuuden hallinnassa. Esimerkiksi julkisen liikenteen keskuksissa, kuten lentokentät ja rautatieasemat,tunnistuskameratpystyy nopeasti tunnistamaan ja vangitaan mahdolliset epäiltyjä yleisen turvallisuuden parantamiseksi. Kasvojen tunnistusjärjestelmä voi skannata asemalta tulevien ihmisten kasvojen ominaisuudet reaaliajassa ja verrata niitä yleisen turvallisuuden tietokantaan. Kun epäilyttävä henkilö on löydetty, järjestelmä antaa välittömästi hälytyksen ilmoittamaan turvallisuushenkilöstölle toimenpiteitä.
Kasvojen tunnistustekniikka voi myös olla tärkeä rooli laajamittaisissa julkisissa tapahtumissa, kuten konserteissa ja urheilutapahtumissa. Asentamalla tunnistuskamera väkijoukkoon, paikan päällä olevien ihmisten dynamiikkaa voidaan seurata reaaliajassa, ja mahdolliset turvallisuusuhat voidaan löytää ja estää ajoissa. Samaan aikaan järjestelmä voi auttaa johtajia laskemaan paikan päällä olevien ihmisten määrän, analysoimaan ihmisten jakautumista ja parantamaan toiminnan johtamisen tehokkuutta.
Tiheästi asutuilla kaupunkialueilla, kuinka yleisen turvallisuuden ylläpitäminen tehokkaasti on valtava haaste. Kasvojen tunnistustekniikka tarjoaa uuden ratkaisun kaupunkien yleisen turvallisuuden seurantaan. KäyttämälläTunnistuskameraAvainalueilla, kuten pääkadulla, kaupallisilla alueilla ja asuinalueilla, ja kasvojentunnistustekniikan käyttäminen 24 tunnin keskeytymättömän seurannan avulla rikollinen toiminta voidaan tehokkaasti estää ja taistella.
