人工知能技術の急速な発展により、認識カメラ、重要な支部として、徐々に私たちの日常生活に統合されています。スマートフォンのロック解除から空港のセキュリティチェックまで、銀行の身元確認から都市のセキュリティ監視まで、顔認識技術の適用はどこにでもあります。特にセキュリティ監視の分野では、顔認識技術の適用により、公共の安全と管理効率が大幅に向上しました。
顔認識技術には主に次の手順が含まれています。まず、認識カメラまたはその他の画像取得デバイスを介してフェイス画像を取得します。第二に、顔の検出を実行して、画像内の顔の領域を決定します。次に、顔の画像から機能を抽出して、一意の機能ベクトルを生成します。最後に、抽出された特徴ベクトルをデータベース内の顔の特徴と一致させて、ID認識を実現します。
顔の検出は、顔認識の基本的なステップです。画像内の顔の領域を見つけてトリミングすることにより、その後の特徴の抽出とマッチングの基礎を提供します。一般的に使用される顔検出アルゴリズムには、HAAR機能カスケード分類器、深い学習に基づくMTCNNなどが含まれます。
特徴抽出は、顔認識の中心的なステップです。その主な目的は、顔の画像から個人を一意に識別できる特徴ベクトルを抽出することです。近年、深い学習に基づく畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、特徴抽出でうまく機能しています。たとえば、FacenetやVGGFaceなどのアルゴリズムは、高次元的で効果的な顔の特徴を抽出できます。
機能マッチングは、顔認識の最後のステップです。識別されるオブジェクトのIDは、識別される機能ベクトルとデータベース内の特徴ベクトル間の類似性を比較することによって決定されます。一般的に使用される類似性測定方法には、ユークリッド距離、コサインの類似性などが含まれます。
フェイス認識技術は、公安管理で広く使用されています。たとえば、空港や鉄道駅などの公共交通機関のハブでは、認識カメラ公共の安全を改善するために、潜在的な容疑者を迅速に特定し、獲得することができます。フェイス認識システムは、ステーションにリアルタイムで出入りする人々の顔の特徴をスキャンし、公共セキュリティデータベースと比較することができます。疑わしい人が見つかったら、システムはすぐに警備員に通知して対策を講じるためにアラームを発行します。
フェイス認識技術は、コンサートやスポーツイベントなどの大規模な公開イベントでも重要な役割を果たすことができます。群衆に認識カメラを設置することにより、現場の人々のダイナミクスをリアルタイムで監視することができ、潜在的なセキュリティの脅威を発見して時間内に防止できます。同時に、このシステムは、マネージャーが現場の人々の数を数え、人々の流れの分布を分析し、活動の管理効率を向上させるのに役立ちます。
人口密度の高い都市部では、公安を効果的に維持する方法は大きな課題です。顔認識技術は、都市の公安監視のための新しいソリューションを提供します。展開して認識カメラメインストリート、商業地域、住宅地などの主要なエリアでは、24時間の途切れない監視のために顔認識技術を使用すると、犯罪活動が効果的に防止され、闘うことができます。
