Со брз развој на технологија за вештачка интелигенција,Камера за препознавање, како важна гранка, постепено се интегрира во нашите секојдневни животи. Од отклучување на паметни телефони до проверки на безбедноста на аеродромите, од верификација на идентитетот на банка до мониторинг на урбана безбедност, примената на технологијата за препознавање лице е насекаде. Особено во областа на безбедносното следење, примената на технологијата за препознавање лице значително ја подобри јавната безбедност и ефикасноста на управувањето.
Технологијата за препознавање лице главно ги вклучува следниве чекори: прво, добијте слики за лице преку камера за препознавање или други уреди за стекнување на слики; Второ, извршете откривање на лице за да ја одредите областа на лицето на сликата; Потоа, извадете ги карактеристиките од сликата на лицето за да генерирате уникатен вектор на карактеристики; Конечно, совпаѓајте го извлечениот вектор на карактеристики со карактеристиките на лицето во базата на податоци за да постигнете препознавање на идентитетот.
Откривање на лице е основниот чекор на препознавање на лицето. Обезбедува основа за последователно екстракција и појавување на карактеристики со лоцирање и сечење на областа на лицето на сликата. Најчесто користени алгоритми за откривање на лице вклучуваат класификатори на каскада на карактеристиките на HAAR, MTCNN засновани на длабоко учење, итн.
Екстракцијата на карактеристиките е основниот чекор на препознавање на лицето. Неговата главна цел е да извлече вектори на карактеристики кои можат уникатно да ги идентификуваат поединците од слики на лице. Во последниве години, конвулативните нервни мрежи (CNNS) врз основа на длабоко учење се одвиваа добро во екстракција на карактеристики. На пример, алгоритмите како што се Facenet и Vggface можат да извлечат високо-димензионални и ефективни карактеристики на лицето.
Појавување на карактеристиките е последниот чекор на препознавање на лицето. Идентитетот на предметот што треба да се идентификува се одредува со споредување на сличноста помеѓу векторот на карактеристиките што треба да се идентификува и векторот на карактеристиките во базата на податоци. Најчесто користените методи за мерење на сличност вклучуваат растојание од Евклид, косинусна сличност, итн.
Технологијата за препознавање лице е широко користена во управувањето со јавната безбедност. На пример, во центри за јавен превоз, како што се аеродроми и железнички станици,Камери за препознавањеможе брзо да ги идентификува и фати потенцијалните осомничени за подобрување на јавната безбедност. Системот за препознавање на лицето може да ги скенира карактеристиките на лицето на луѓето што влегуваат и ја напуштаат станицата во реално време и да ги споредат со базата на податоци за јавна безбедност. Откако ќе се најде сомнително лице, системот веднаш ќе издаде аларм за да го извести безбедносниот персонал да преземе мерки.
Технологијата за препознавање лице исто така може да игра важна улога во големите јавни настани, како што се концерти и спортски настани. Со инсталирање на камера за препознавање во толпата, динамиката на луѓето на лице место може да се следи во реално време, а потенцијалните безбедносни закани можат да се откријат и да се спречат навреме. Во исто време, системот може да им помогне на менаџерите да го бројат бројот на луѓе на лице место, да ја анализираат дистрибуцијата на проток на луѓе и да ја подобрат ефикасноста на управувањето со активностите.
Во густо населените урбани области, како ефикасно да се одржи јавната безбедност е огромен предизвик. Технологијата за препознавање на лицето обезбедува ново решение за мониторинг на урбаната јавна безбедност. Со распоредувањеКамера за препознавањеВо клучните области како што се главните улици, комерцијалните области и станбените области и користењето технологија за препознавање на лицето за 24-часовно непрекинато следење, криминалните активности можат ефикасно да се спречат и да се борат.
