Camera an ninh có khả năng dận diện khuôn mặt của Hikvision

Các mối đe dọa an ninh công cộng cùng với nhu cầu bảo mật ngày càng tăng từ người dùng liên tục gây áp lực cho các nhà sản xuất bảo mật để tạo ra các công nghệ cải tiến hơn bao giờ hết. Các tin tức quốc tế liên tục đưa tin về tình hình bạo động đang xảy ra ở các khu vực trên khắp thế giới, khiến chúng ta cảm thấy bất an về tình hình an toàn trật tự đang xảy ra chính khu vực mình đang sinh sống. Người dân cần nhiều biện pháp bảo vệ bản thân hơn nữa, công nghệ nhận diện khuôn mặt trở thành một trong số những biện pháp đó.

 

Đối với tất cả mọi thứ từ các dự án thành phố an toàn đến bảo vệ nhà cửa, sự phát triển công nghệ nhận diện khuôn mặt đang được tiến hành trên toàn thế giới, với những trở ngại tương đối của chúng. Bảo vệ các thành viên gia đình, nhà cửa, tài sản và phương tiện là những ứng dụng phổ biến nhất sử dụng các công nghệ mới nổi này. Nhưng số lượng camera giám sát video được sử dụng trong bất kỳ ứng dụng nào, với các mạng khác nhau và độ phân giải yêu cầu, đã tăng lên đáng kể với sự gia tăng các thách thức an ninh.

 

Về mặt bảo mật công nghệ này giúp gia tăng sự an toàn của khách hàng. Ở đây, cả dịch vụ và an toàn là rất quan trọng. Các công nghệ nhận dạng khuôn mặt sẽ không chỉ giải quyết các vấn đề này mà còn cải thiện khả năng của chúng tôi để vượt qua các thách thức liên quan. Không chỉ tăng tốc hoặc tăng cường các phương pháp hiện tại, nhận dạng khuôn mặt sẽ mở ra những con đường mới cho bảo mật và các lĩnh vực dữ liệu mới ở bất cứ nơi nào nó cần.

 

Những khó khăn và yêu cầu của ngành an ninh

Xác định nghi phạm trong quá trình điều tra sau sự cố phát sinh đặt ra nhiều vấn đề khó khăn phức tạp. Những thách thức bao gồm tất cả mọi thứ từ việc xem lại cảnh quay từ một số điểm lắp đặt camera, so sánh hai hình ảnh khuôn mặt của cùng một người với khoảng cách 10 tuổi và trích xuất 5% (hoặc ít hơn) thông tin hữu ích từ lượng dữ liệu khổng lồ, để thực hiện toàn bộ công việc đó đòi hỏi hệ thống lưu trữ video gia tăng do độ phân giải tăng.

Những trở ngại này có thể chứng tỏ tê liệt cho các hệ thống giám sát video tiêu chuẩn, ngay cả với các thiết bị cập nhật. Lượng thông tin tuyệt đối đang được xử lý sa lầy vào phần cứng hệ thống. Đây là nơi cần nhiều giải pháp nặng dữ liệu hơn, thúc đẩy sự phát triển của các sản phẩm trí tuệ nhân tạo và học tập sâu. Cùng với những công nghệ mới đó, nhận dạng khuôn mặt chắc chắn là một trong những điều quan trọng nhất hiện nay.

 

 

Sự thiếu hiệu quả thường gặp trong các giải pháp nhận diện khuôn mặt trước đây

Giám sát video thông minh thông thường mang những yêu cầu rất nghiêm ngặt đối với bối cảnh cảnh sát. Đối với quá trình nhận dạng khuôn mặt của con người, cần có hai bước chính. Đầu tiên là Trích xuất tính năng, trong đó các tính năng được thiết kế bởi con người và luôn chủ quan. Phương pháp này thực hiện tốt trong các môi trường rất cụ thể và những thay đổi tinh tế trong ánh sáng, môi trường, v.v., bỏ qua  độ chính xác. Bước thứ hai là Deep Learning, sử dụng Deep Learning và phân tích  Khác xa với lý tưởng, kết quả ở đây trực tiếp hạn chế độ rộng và độ sâu của các ứng dụng thông minh.

 

 

Lợi ích Deep Learning cho giám sát video thông minh

Deep Learning về bản chất là khác với các thuật toán khác. Cách nó giải quyết sự thiếu hiệu quả của các thuật toán truyền thống được bao gồm trong một vài khái niệm.

Đầu tiên, từ Shallow được Deep

Mô hình thuật toán Deep Learning có cấu trúc phức tạp hơn nhiều so với thuật toán truyền thống. Đôi khi, số lượng lớp có thể lên tới hơn một trăm, cho phép nó xử lý lượng lớn dữ liệu trong các phân loại phức tạp. Deep Learning rất giống với quá trình học của con người, và có một quá trình trừu tượng hóa từng lớp. Mỗi lớp sẽ có trọng số khác nhau, khác nhau và trọng số này phản ánh những gì đã học về hình ảnh các thành phần của Google. Các cấp độ càng cao, các thành phần càng cụ thể. Mô phỏng bộ não con người, một tín hiệu ban đầu trong học tập sâu đi qua các lớp xử lý; tiếp theo, nó cần một sự hiểu biết một phần (nông) cho một sự trừu tượng tổng thể (sâu sắc) nơi chúng ta có thể nhận thức đối tượng.

Thứ hai, trí tuệ nhân tạo

Deep Learning không cần can thiệp thủ công mà chỉ dựa vào máy tính để tự trích xuất các dữ liệu. Bằng cách này, nó có thể trích xuất càng nhiều tính năng từ mục tiêu càng tốt, bao gồm các tính năng trừu tượng khó hoặc không thể mô tả. Càng có nhiều tính năng, nhận dạng và phân loại sẽ càng chính xác. Một số lợi ích trực tiếp nhất mà thuật toán học sâu có thể mang lại bao gồm đạt được độ chính xác nhận dạng mẫu tương đương hoặc thậm chí tốt hơn so với con người, khả năng chống nhiễu mạnh mẽ và khả năng phân loại và nhận dạng hàng ngàn tính năng.

 

Giải pháp nhận dạng khuôn mặt Hikvision

Giải pháp nhận dạng khuôn mặt của Hikvision sẽ mang đến những đóng góp cho tăng cường an ninh về khả năng nhận diện. Giải pháp này phát hiện khuôn mặt người và nhận ra các thuộc tính tạo độ tương phản khuôn mặt trước và sau sự kiện. Với khả năng lưu trữ dữ liệu khổng lồ đằng sau giải pháp này, Thư viện khuôn mặt Hikvision có thể tạo danh sách những kẻ bị tình nghi để kích hoạt báo động và tự động hóa ủy quyền xuất nhập cảnh trong một loạt các ứng dụng.

 

Hikvision nhúng các thuật toán của nó DeepinView Nhận dạng khuôn mặt Quay phim trên máy ảnh và máy ghi âm, do đó không cần máy chủ PC. Điều này có nghĩa là độ trễ truyền ít hơn, giảm gánh nặng cho các thiết bị back-end. Không chỉ là hiệu quả, Hikvision giữ tỷ lệ thành công cao – tỷ lệ chụp khuôn mặt có thể đạt độ chính xác 95%, với tỷ lệ chính xác so sánh khuôn mặt lên tới 98%  Và với sự hỗ trợ trên toàn thế giới, tất cả các khuôn mặt của con người sẽ được nhận diện và kiểm soát an ninh.

 

Các nhà tích hợp hệ thống sẽ thấy một loạt các ứng dụng trở nên khả thi với giải pháp nhận dạng khuôn mặt này. Nó có thể được áp dụng trong các ngân hàng, cửa hàng sang trọng và khách sạn, để nhận ra khách hàng VIP và bắt đầu các dịch vụ chuyên biệt. Giải pháp Hikvision có thể được áp dụng trong các tình huống an ninh, như đồn cảnh sát, hải quan, sân bay quốc tế, cơ sở chính phủ, và nhiều hơn nữa, để cải thiện hiệu quả điều tra và an ninh.

 

Bài viết được dịch từ: How Recognition can Prevent Crime and Improve Security của  https://www.hikvision.com

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Help
PhoneMessengerZaloleftMessage