Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo,Camera nhận dạng, như một nhánh quan trọng, đang dần được tích hợp vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ việc mở khóa điện thoại thông minh đến kiểm tra an ninh sân bay, từ xác minh nhận dạng ngân hàng đến giám sát an ninh đô thị, việc áp dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt ở khắp mọi nơi. Đặc biệt trong lĩnh vực giám sát bảo mật, việc áp dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt đã cải thiện đáng kể hiệu quả quản lý và an toàn công cộng.
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt chủ yếu bao gồm các bước sau: Đầu tiên, lấy hình ảnh khuôn mặt thông qua camera nhận dạng hoặc các thiết bị thu nhận hình ảnh khác; thứ hai, thực hiện phát hiện khuôn mặt để xác định vùng mặt trong hình ảnh; Sau đó, trích xuất các tính năng từ hình ảnh khuôn mặt để tạo một vectơ tính năng độc đáo; Cuối cùng, khớp vectơ tính năng được trích xuất với các tính năng khuôn mặt trong cơ sở dữ liệu để đạt được nhận dạng danh tính.
Phát hiện khuôn mặt là bước cơ bản của nhận dạng khuôn mặt. Nó cung cấp một cơ sở cho việc trích xuất tính năng tiếp theo và kết hợp bằng cách định vị và cắt các vùng mặt trong hình ảnh. Các thuật toán phát hiện khuôn mặt thường được sử dụng bao gồm các bộ phân loại Cascade, MTCNN dựa trên học tập sâu, v.v.
Chiết xuất tính năng là bước cốt lõi của nhận dạng khuôn mặt. Mục đích chính của nó là trích xuất các vectơ tính năng có thể xác định duy nhất các cá nhân từ hình ảnh khuôn mặt. Trong những năm gần đây, các mạng thần kinh tích chập (CNN) dựa trên học tập sâu đã hoạt động tốt trong trích xuất tính năng. Ví dụ, các thuật toán như Facenet và Vggface có thể trích xuất các đặc điểm khuôn mặt cao và hiệu quả.
Kết hợp tính năng là bước cuối cùng của nhận dạng khuôn mặt. Danh tính của đối tượng được xác định được xác định bằng cách so sánh sự giống nhau giữa vectơ tính năng sẽ được xác định và vectơ tính năng trong cơ sở dữ liệu. Các phương pháp đo tương tự thường được sử dụng bao gồm khoảng cách Euclide, tương tự cosin, v.v.
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt được sử dụng rộng rãi trong quản lý an ninh công cộng. Ví dụ, trong các trung tâm giao thông công cộng như sân bay và nhà ga,Máy ảnh công nhậnCó thể nhanh chóng xác định và bắt giữ các nghi phạm tiềm năng để cải thiện an toàn công cộng. Hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể quét các đặc điểm khuôn mặt của những người vào và rời khỏi trạm trong thời gian thực và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu bảo mật công cộng. Khi một người đáng ngờ được tìm thấy, hệ thống sẽ ngay lập tức đưa ra báo động để thông báo cho nhân viên bảo mật để thực hiện các biện pháp.
Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong các sự kiện công cộng quy mô lớn như các buổi hòa nhạc và các sự kiện thể thao. Bằng cách cài đặt camera nhận dạng trong đám đông, động lực của mọi người trên trang web có thể được theo dõi trong thời gian thực và các mối đe dọa bảo mật tiềm năng có thể được phát hiện và ngăn chặn kịp thời. Đồng thời, hệ thống có thể giúp các nhà quản lý đếm số người trên trang web, phân tích phân phối dòng người và cải thiện hiệu quả quản lý của các hoạt động.
Ở các khu vực đô thị đông dân, làm thế nào để duy trì hiệu quả an ninh công cộng là một thách thức lớn. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cung cấp một giải pháp mới cho giám sát an ninh công cộng đô thị. Bằng cách triển khaiCamera nhận dạngTrong các khu vực chính như đường phố chính, khu vực thương mại và khu dân cư và sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để theo dõi 24 giờ không bị gián đoạn, các hoạt động tội phạm có thể được ngăn chặn và chống lại một cách hiệu quả.
