В современном обществе, где профилактика и контроль эпидемий стали нормой, технология распознавания лиц столкнулась с новыми проблемами, связанными с ношением масок. Технология распознавания лиц с помощью масок — это отрасль биометрии, которая быстро развивается в этом контексте. Ему необходимо оптимизировать алгоритм, улучшить данные и реконструировать модель на основе традиционной модели распознавания, чтобы адаптироваться к новой ситуации, когда некоторые черты лица блокируются. Применение этой технологии имеет большое значение для общественной безопасности, удобного доступа и управления здравоохранением. Его суть заключается в том, как извлечь достаточную и надежную информацию об объектах из видимых областей бровей и глаз и точно сравнить ее с предварительно введенными данными.
Как использовать технологию распознавания лиц при ношении маски в сфере общественной безопасности
В аэропортах, вокзалах, станциях метро и узлах общественного транспорта система распознавания лиц при ношении масок уже показала большую практическую ценность. Традиционная система практически неэффективна в местах, где поток людей очень плотный и большинство людей носят маски, но новая технология позволяет быстро отсеивать ключевой персонал, тем самым повышая эффективность безопасности. Эта система может обеспечить первоначальную проверку личности, не требуя от людей снимать дверное покрытие, а также снижает риск контакта и перекрестного заражения.
Некоторые продвинутые системы могут даже комбинировать вспомогательные характеристики, такие как походка и одежда, для вынесения комплексных суждений, тем самым еще больше повышая точность распознавания. Однако для департамента общественной безопасности эта технология означает, что она может преодолеть маскировку при расследовании, контроле и других задачах, тем самым расширяя источники улик. Благодаря интеллектуальным камерам, установленным на ключевых контрольно-пропускных пунктах, система может работать круглосуточно, в конечном итоге создавая невидимую линию защиты городской общественной безопасности.
В чем заключается принцип алгоритма работы технологии распознавания лиц при ношении маски?
Его основные алгоритмы обычно построены на основе глубокого обучения, особенно сверточных нейронных сетей. Поскольку маска закрывает нижнюю половину лица, модели приходится смещать фокус обучения с общего контура лица на свободную верхнюю половину лица. Многие ученые использовали большой объем данных о «лицах в масках» для обучения модели, что позволило ей научиться игнорировать шумовые помехи, создаваемые масками, и фокусироваться на ключевых биометрических моментах, таких как расстояние между бровями и глазами, форма глазниц и особенности лба.
Эти характерные точки кодируются в набор многомерных векторов признаков, которые являются характерными «отпечатками пальцев» лица. При сравнении система не сравнивает два изображения напрямую, а вычисляет расстояние между двумя векторами признаков лица в пространстве. Чем ближе расстояние, тем выше сходство. Чтобы справиться с различными формами, цветами и способами ношения масок, также широко используются технологии улучшения данных и состязательное обучение с целью улучшения способности модели к обобщению.
Какие факторы повлияют на точность технологии распознавания масок?
Основными влияющими факторами являются тип маски и способ ее ношения. Слишком большие маски, закрывающие уголки глаз, темные и непрозрачные маски или маски со сложным узором значительно усложнят идентификацию. Условия окружающего освещения также имеют решающее значение. В условиях сильной контровой или темной освещенности камере будет сложно запечатлеть четкие детали бровей и глаз, что приведет к сбою в извлечении признаков.
Собственные поведенческие привычки пользователя, например, носит ли он очки и носит ли он густую челку, закрывающую брови, также будут иметь прямое влияние на результаты. Кроме того, зрелость самой модели алгоритма, разнообразие обучающих данных, а также разрешение и качество изображения видеооборудования вместе сформировали аппаратную основу для реализации технологии. Недостатки в любом звене могут стать узким местом, снижающим точность.
Как применить технологию распознавания лиц при ношении маски в умных зданиях
В офисных зданиях и умных парках эта технология обеспечивает интеграцию бессмысленного управления дорожным движением и здравоохранения. Сотрудникам не нужно снимать маски или доставать рабочие удостоверения. При подходе к турникету система может быстро идентифицировать человека и измерить температуру. Если температура в норме, они автоматически отпустятся. Это значительно повышает эффективность дорожного движения в часы пик, снижает риск скопления людей в очередях для проверки личности и создает более безопасную и удобную рабочую среду.
В результате была модернизирована система управления посетителями. Посетители могут заранее забронировать столик онлайн и ввести информацию о своем лице в маске. После прибытия на место происшествия, даже если они в маске, система может быстро идентифицировать их личность и уведомить посетителя о необходимости автоматической регистрации. Это оптимизирует качество обслуживания посетителей и снижает нагрузку на персонал стойки регистрации по предотвращению эпидемии. Важные зоны здания, такие как компьютерные залы и архивы, также могут использовать эту технологию для достижения более точного контроля полномочий.
Каковы проблемы конфиденциальности и этики, связанные с распознаванием лиц при ношении маски?
Хотя технологии помогают обеспечить удобство, нельзя игнорировать риск утечки конфиденциальной информации. Лица — это высокочувствительная биологическая информация. Масштабное развертывание системы распознавания масок означает, что такие данные, как наши лица в общественных местах, можно постоянно собирать и анализировать. Как эти данные хранятся, кто ими управляет, могут ли они быть надежно зашифрованы и будут ли они использоваться для целей, отличных от идентификации, — все это вызвало глубокую обеспокоенность среди общественности.
Существует острая необходимость в установлении более строгого законодательства и отраслевых стандартов для стандартизации управления полным жизненным циклом данных, таких как определение принципа минимизации сбора данных, установление четких сроков хранения и защита прав граждан на знание и удаление. В то же время разработчики технологий должны следовать принципу «задуманной конфиденциальности» и учитывать защиту конфиденциальности на уровне алгоритмов, например, используя федеративное обучение или сравнение функций на терминале, чтобы избежать загрузки и концентрации исходных данных. Предоставляйте глобальные услуги по закупкам слабых текущих интеллектуальных продуктов!
Как в будущем будет развиваться технология распознавания лиц при ношении масок?
Будущим направлением станет мультимодальное распознавание слияния и более точное извлечение локальных признаков. Одиночное визуальное распознавание можно комбинировать с измерением температуры с помощью инфракрасного тепловидения, распознаванием голосовых отпечатков и даже распознаванием походки. Благодаря перекрестной проверке нескольких биометрических функций для обеспечения точности и возможностей защиты от подделки в экстремальных условиях окклюзии основное внимание также уделяется легкости алгоритма, чтобы его можно было развернуть на периферийных устройствах с ограниченной вычислительной мощностью для достижения более быстрого локального реагирования.
Благодаря популяризации технологий 3D-зондирования и визуализации в ближнем инфракрасном диапазоне, будущие системы, возможно, не будут так сильно зависеть от идеальной среды видимого света. Получая более глубокую топологическую информацию о лице, можно добиться стабильного распознавания даже в темноте или при динамическом размытии. В то же время системы с возможностями адаптивного обучения могут осуществлять непрерывную точную настройку на основе типов масок, обычно используемых людьми в разных регионах и сезонах, для поддержания оптимальной производительности.
Поскольку эта технология все больше и больше интегрируется в нашу жизнь, как, по вашему мнению, общество может достичь лучшего баланса между «удобством, эффективностью» и «личной конфиденциальностью»? Добро пожаловать, чтобы поделиться своим мнением в области комментариев. Если вы нашли эту статью полезной, пожалуйста, поставьте ей лайк, чтобы поддержать ее и поделиться ею с большим количеством заинтересованных друзей.
Добавить комментарий