인공 지능 기술의 빠른 개발로인식 카메라, 중요한 지점으로서, 점차 우리의 일상 생활에 통합되고 있습니다. 스마트 폰 잠금 해제에서 공항 보안 점검, 은행 신원 확인에서 도시 보안 모니터링에 이르기까지 얼굴 인식 기술의 적용은 어디에나 있습니다. 특히 보안 모니터링 분야에서 얼굴 인식 기술의 적용은 공공 안전 및 관리 효율성을 크게 향상 시켰습니다.
얼굴 인식 기술은 주로 다음 단계를 포함합니다. 첫째, 인식 카메라 또는 기타 이미지 획득 장치를 통해 얼굴 이미지를 얻으십시오. 둘째, 얼굴 감지를 수행하여 이미지의 얼굴 영역을 결정합니다. 그런 다음 얼굴 이미지에서 기능을 추출하여 고유 한 기능 벡터를 생성합니다. 마지막으로, 추출 된 기능 벡터를 데이터베이스의 얼굴 기능과 일치시켜 신원 인식을 달성하십시오.
얼굴 감지는 얼굴 인식의 기본 단계입니다. 이미지에서 얼굴 영역을 찾아서 자르면 후속 기능 추출 및 매칭의 기초를 제공합니다. 일반적으로 사용되는 얼굴 탐지 알고리즘에는 HAAR 기능 캐스케이드 분류기, 딥 러닝 등의 MTCNN 등이 포함됩니다.
기능 추출은 얼굴 인식의 핵심 단계입니다. 주요 목적은 얼굴 이미지에서 개인을 고유하게 식별 할 수있는 기능 벡터를 추출하는 것입니다. 최근에는 딥 러닝에 기반한 CNN (Convolutional Neural Networks)이 특징 추출에서 잘 수행되었습니다. 예를 들어, Facenet 및 VGGFace와 같은 알고리즘은 고차원적이고 효과적인 얼굴 기능을 추출 할 수 있습니다.
기능 일치는 얼굴 인식의 마지막 단계입니다. 식별 할 객체의 ID는 식별 할 기능 벡터와 데이터베이스의 기능 벡터 간의 유사성을 비교함으로써 결정됩니다. 일반적으로 사용되는 유사성 측정 방법은 유클리드 거리, 코사인 유사성 등을 포함합니다.
얼굴 인식 기술은 공공 보안 관리에 널리 사용됩니다. 예를 들어, 공항 및 기차역과 같은 대중 교통 허브에서인식 카메라공공 안전을 향상시키기 위해 잠재적 인 용의자를 신속하게 식별하고 포착 할 수 있습니다. 얼굴 인식 시스템은 스테이션에 들어가서 방치하는 사람들의 얼굴 특징을 실시간으로 스캔하여 공공 보안 데이터베이스와 비교할 수 있습니다. 의심스러운 사람이 발견되면이 시스템은 즉시 보안 요원에게 조치를 취하도록 알리기 위해 알람을 즉시 발행합니다.
얼굴 인식 기술은 콘서트 및 스포츠 이벤트와 같은 대규모 공개 행사에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 군중에 인식 카메라를 설치함으로써 현장 사람들의 역학을 실시간으로 모니터링 할 수 있으며 잠재적 인 보안 위협을 제 시간에 발견하고 방지 할 수 있습니다. 동시에이 시스템은 관리자가 현장에있는 사람들의 수를 세고, 사람들의 유통을 분석하며, 활동의 관리 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
인구 밀도가 높은 도시 지역에서는 공공 안보를 효과적으로 유지하는 방법이 큰 도전입니다. 안면 인식 기술은 도시 공공 보안 모니터링을위한 새로운 솔루션을 제공합니다. 배포하여인식 카메라주요 거리, 상업 지역 및 주거 지역과 같은 주요 영역에서 24 시간 동안 중단없는 모니터링을 위해 얼굴 인식 기술을 사용하면 범죄 활동이 효과적으로 예방되고 싸울 수 있습니다.
