Mit der schnellen Entwicklung der Technologie für künstliche Intelligenz,,ErkennungskameraAls wichtiger Zweig wird allmählich in unser tägliches Leben integriert. Von der Entsperren von Smartphones bis hin zu Sicherheitsprüfungen von Flughafen über die Überprüfung der Bankidentität bis hin zur Überwachung der städtischen Sicherheitsüberwachung erfolgt die Anwendung der Gesichtserkennungstechnologie überall. Insbesondere im Bereich der Sicherheitsüberwachung hat die Anwendung der Gesichtserkennungstechnologie die öffentliche Sicherheit und die Effizienz des Managements erheblich verbessert.
Die Gesichtserkennungstechnologie enthält hauptsächlich die folgenden Schritte: Erstens Gesichtsbilder über Erkennungskamera oder andere Bilderfassungsgeräte erhalten; Zweitens führen Sie die Gesichtserkennung durch, um den Gesichtsbereich im Bild zu bestimmen. Extrahieren Sie dann Merkmale aus dem Gesichtsbild, um einen eindeutigen Merkmalsvektor zu erzeugen. Schließlich übereinstimmen Sie den extrahierten Feature -Vektor mit den Gesichtsfunktionen in der Datenbank, um die Identitätserkennung zu erzielen.
Die Gesichtserkennung ist der grundlegende Schritt der Gesichtserkennung. Es bietet eine Grundlage für die anschließende Extraktion und Übereinstimmung der Merkmals, indem der Gesichtsbereich im Bild lokalisiert und geschnitten wird. Zu den häufig verwendeten Gesichtserkennungsalgorithmen gehören Haar -Feature -Kaskadenklassifizierer, MTCNN, die auf Deep Learning usw. basieren, usw.
Die Merkmalsextraktion ist der Kernschritt der Gesichtserkennung. Der Hauptzweck ist es, Merkmalsvektoren zu extrahieren, die Einzelpersonen aus Gesichtsbildern eindeutig identifizieren können. In den letzten Jahren haben sich Faltungsnetzwerke (CNNs) auf der Grundlage von Deep Learning bei der Feature -Extraktion gut geeignet. Beispielsweise können Algorithmen wie Spaceet und VGGFace hochdimensionale und effektive Gesichtsmerkmale extrahieren.
Die Feature -Matching ist der letzte Schritt der Gesichtserkennung. Die Identität des zu identifizierten Objekts wird durch Vergleich der Ähnlichkeit zwischen dem zu identifizierten Merkmalsvektor und dem Merkmalsvektor in der Datenbank bestimmt. Zu den häufig verwendeten Ähnlichkeitsmessmethoden gehören die euklidische Entfernung, die Ähnlichkeit des Kosinus usw.
Die Gesichtserkennungstechnologie wird im öffentlichen Sicherheitsmanagement häufig eingesetzt. Zum Beispiel in öffentlichen Verkehrsmitteln wie Flughäfen und Bahnhöfen,Anerkennungskameraskann potenzielle Verdächtige schnell identifizieren und erfassen, um die öffentliche Sicherheit zu verbessern. Das Gesichtserkennungssystem kann die Gesichtsmerkmale von Personen scannen, die die Station in Echtzeit betreten und verlassen und sie mit der Datenbank für öffentliche Sicherheit vergleichen. Sobald eine verdächtige Person gefunden wurde, gibt das System sofort einen Alarm aus, um das Sicherheitspersonal zu benachrichtigen, um Maßnahmen zu ergreifen.
Die Gesichtserkennungstechnologie kann auch bei großen öffentlichen Veranstaltungen wie Konzerten und Sportveranstaltungen eine wichtige Rolle spielen. Durch die Installation der Erkennungskamera in der Menge kann die Dynamik von Personen vor Ort in Echtzeit überwacht werden, und potenzielle Sicherheitsbedrohungen können rechtzeitig entdeckt und verhindert werden. Gleichzeitig kann das System Managern helfen, die Anzahl der Personen vor Ort zu zählen, die Verteilung des Menschenflusss zu analysieren und die Managementeffizienz von Aktivitäten zu verbessern.
In dicht besiedelten städtischen Gebieten ist die effektive Aufrechterhaltung der öffentlichen Sicherheit eine große Herausforderung. Die Gesichtserkennungstechnologie bietet eine neue Lösung für die Überwachung der öffentlichen Sicherheit. Durch BereitstellungErkennungskameraIn Schlüsselbereichen wie Hauptstraßen, Gewerbegebieten und Wohngebieten und der Verwendung der Gesichtserkennungstechnologie für eine ununterbrochene Überwachung von 24 Stunden können kriminelle Aktivitäten effektiv verhindert und bekämpft werden.
