कृत्रिम खुफिया प्रौद्योगिकी के तेजी से विकास के साथ,मान्यता कैमरा, एक महत्वपूर्ण शाखा के रूप में, धीरे -धीरे हमारे दैनिक जीवन में एकीकृत किया जा रहा है। स्मार्टफोन को अनलॉक करने से लेकर हवाई अड्डे की सुरक्षा जांच तक, बैंक पहचान सत्यापन से लेकर शहरी सुरक्षा निगरानी तक, फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का आवेदन हर जगह है। विशेष रूप से सुरक्षा निगरानी के क्षेत्र में, फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी के आवेदन ने सार्वजनिक सुरक्षा और प्रबंधन दक्षता में बहुत सुधार किया है।
चेहरे की पहचान तकनीक में मुख्य रूप से निम्नलिखित चरण शामिल हैं: सबसे पहले, मान्यता कैमरा या अन्य छवि अधिग्रहण उपकरणों के माध्यम से चेहरे की छवियां प्राप्त करें; दूसरा, छवि में चेहरे के क्षेत्र को निर्धारित करने के लिए फेस डिटेक्शन करें; फिर, एक अद्वितीय फीचर वेक्टर उत्पन्न करने के लिए फेस इमेज से फीचर्स निकालें; अंत में, पहचान मान्यता प्राप्त करने के लिए डेटाबेस में फेस सुविधाओं के साथ निकाले गए फीचर वेक्टर से मिलान करें।
फेस डिटेक्शन चेहरे की पहचान का मूल कदम है। यह छवि में चेहरे के क्षेत्र का पता लगाने और क्रॉप करके बाद के फीचर निष्कर्षण और मिलान के लिए एक आधार प्रदान करता है। आमतौर पर इस्तेमाल किए जाने वाले फेस डिटेक्शन एल्गोरिदम में HAAR फीचर कैस्केड क्लासिफायर, MTCNN शामिल हैं जो गहरी सीखने के आधार पर हैं, आदि।
फ़ीचर निष्कर्षण चेहरे की पहचान का मुख्य कदम है। इसका मुख्य उद्देश्य फीचर वैक्टर को निकालना है जो विशिष्ट रूप से चेहरे की छवियों से व्यक्तियों की पहचान कर सकते हैं। हाल के वर्षों में, गहन सीखने के आधार पर कन्व्यूशनल न्यूरल नेटवर्क (CNNs) ने फीचर निष्कर्षण में अच्छा प्रदर्शन किया है। उदाहरण के लिए, FaceNet और VGGFACE जैसे एल्गोरिदम उच्च-आयामी और प्रभावी चेहरे की सुविधाओं को निकाल सकते हैं।
फ़ीचर मिलान चेहरे की पहचान का अंतिम चरण है। पहचाने जाने वाले ऑब्जेक्ट की पहचान की पहचान की जाने वाली सुविधा वेक्टर और डेटाबेस में फीचर वेक्टर के बीच समानता की तुलना करके निर्धारित की जाती है। आमतौर पर उपयोग की जाने वाली समानता माप विधियों में यूक्लिडियन दूरी, कोसाइन समानता, आदि शामिल हैं।
फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का व्यापक रूप से सार्वजनिक सुरक्षा प्रबंधन में उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, सार्वजनिक परिवहन हब जैसे हवाई अड्डों और रेलवे स्टेशनों में,मान्यता कैमरेसार्वजनिक सुरक्षा में सुधार के लिए संभावित संदिग्धों को जल्दी से पहचान और पकड़ सकते हैं। चेहरा मान्यता प्रणाली वास्तविक समय में स्टेशन में प्रवेश करने और छोड़ने वाले लोगों की चेहरे की विशेषताओं को स्कैन कर सकती है और उनकी तुलना सार्वजनिक सुरक्षा डेटाबेस से कर सकती है। एक बार एक संदिग्ध व्यक्ति मिलने के बाद, सिस्टम तुरंत सुरक्षा कर्मियों को उपाय करने के लिए सूचित करने के लिए एक अलार्म जारी करेगा।
फेस रिकग्निशन टेक्नोलॉजी बड़े पैमाने पर सार्वजनिक कार्यक्रमों जैसे कॉन्सर्ट और स्पोर्ट्स इवेंट्स में भी महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकती है। भीड़ में मान्यता कैमरा स्थापित करके, साइट पर लोगों की गतिशीलता की वास्तविक समय में निगरानी की जा सकती है, और संभावित सुरक्षा खतरों की खोज की जा सकती है और समय में रोका जा सकता है। उसी समय, सिस्टम प्रबंधकों को साइट पर लोगों की संख्या को गिनने में मदद कर सकता है, लोगों के प्रवाह के वितरण का विश्लेषण कर सकता है, और गतिविधियों की प्रबंधन दक्षता में सुधार कर सकता है।
घनी आबादी वाले शहरी क्षेत्रों में, सार्वजनिक सुरक्षा को प्रभावी ढंग से बनाए रखने के लिए एक बड़ी चुनौती है। चेहरे की पहचान तकनीक शहरी सार्वजनिक सुरक्षा निगरानी के लिए एक नया समाधान प्रदान करती है। तैनात करकेमान्यता कैमरामुख्य सड़कों, वाणिज्यिक क्षेत्रों और आवासीय क्षेत्रों जैसे प्रमुख क्षेत्रों में, और 24-घंटे की निर्बाध निगरानी के लिए चेहरे की पहचान प्रौद्योगिकी का उपयोग करते हुए, आपराधिक गतिविधियों को प्रभावी ढंग से रोका जा सकता है और मुकाबला किया जा सकता है।
