基于深度学习的人脸识别技术在安防领域的应用

<正>一、引言深度学习是机器学习研究中的一个新领域,概念源于人工神经网络的研究,动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。特征可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。近几年深度学习技术被业界广泛认可,并在各个相关领域都取得了突飞猛进的进展,特别是深     

浅谈安防大数据在智慧城市建设中的深度应用

正一、安防大数据在智慧城市建设中的应用现状与特点近年来,随着云计算、大数据、物联网、人工智能等各种新技术风起云涌,数据的融合与共享越来越得到重视,数据处理、数据共享、数据挖掘、数据分析、数据应用等大数据技术成为智慧城市建设发展的关键技术,同时也开启了全新的智慧城市大数据时代。安防大数据作为智慧城市大数据时代的核心基础,已成为智慧城市建设中权重最高的大数据类     

安防大数据在智慧城市建设中的深度应用与地位

正随着城市人口不断膨胀,资源短缺、环境污染、交通拥堵、安全隐患等问题日益突出,"城市病"成为困扰各个城市建设与管理的首要难题。为了破解"城市病"困局,智慧城市应运而生。在国家政策引领和支持下,我国各省市掀起了智慧城市建设热潮。纵观这几年国内的"智慧城市"建设,可以说相当程度上是由安防系统发展过来的,从城市公共安全防控延伸到交通、环保、医疗、教育、国土治理和监测。可以说智慧城市建设的基础是安防。     

人脸识别技术在小区安防中的应用

传统的监控技术已经满足不了现时安防系统设计的需求,随着电子技术、人工智能技术的发展,人脸识别技术作为一种新兴的生物技术已经被应用于小区安防系统中.笔者从人脸识别技术介绍入手,分析了人脸识别系统的构建、设计原则,并以某小区人脸识别系统为例,讨论了人脸识别系统的设计及实施中存在的不足问题.……     

人脸识别技术在安防系统中的应用

正人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物特征识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型。人脸识别系统具有广泛的应用,比如人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、     

大数据技术在安防行业中的应用

随着云时代的到来,大数据技术已经在各行业中广泛应用.大数据技术俨然已经成为社会普遍认可的一类信息化产业服务,合理合法利用大数据技术实现商业价值已经成为众多互联网公司的重要盈利方式.许多大数据技术公司以提供优质的数据计算、数据应用以及数据整合服务从而为社会创造更高的价值.     

大数据技术在安防行业中的应用

正随着云时代的到来,大数据技术已经在各行业中广泛应用。大数据技术俨然已经成为社会普遍认可的一类信息化产业服务,合理合法利用大数据技术实现商业价值已经成为众多互联网公司的重要盈利方式。许多大数据技术公司以提供优质的数据计算、数据应用以及数据整合服务从而为社会创造更高的价值。     

深度学习技术在人脸识别中的应用分析与思考

<正>一、引言近年来人工智能迎来了快速发展,深度学习作为其底层的核心技术起到了至关重要的作用,受到越来越多的关注。在图像、语音、自然语言等众多领域,深度学习都取得了巨大的成功,人脸识别是其中极具代表性的例子。深度学习不仅在效果上远远超越传统人脸识别方法,在算法、数据、硬件、应用等层面也带来了更多新的启发。前不久,苹果公司发布了10周年纪念版iPhoneX,宣布将使用人脸识别作为新的身份认证方式,引起了不     

安防大数据中的数据治理

正随着大数据平台和工业互联网的兴起,平台需要在大数据架构下为数据资源中心与外部数据系统提供服务,数据中心需要接入更多类型的数据。但在实际应用领域,系统中产生的数据各自存储、各自定义,无法做到共享交换协同,"数据孤岛"现象逐渐显现,主要原因有以下三点:1.各部门分工明确,且各部门都会有业务数据产生,需要对这些数据进行存储和使用,不同部门对数据的定义和使用差异较大,所以数据不能互通。     

安防大数据中的数据治理

随着大数据平台和工业互联网的兴起,平台需要在大数据架构下为数据资源中心与外部数据系统提供服务,数据中心需要接入更多类型的数据.但在实际应用领域,系统中产生的数据各自存储、各自定义,无法做到共享交换协同, “数据孤岛”现象逐渐显现,主要原因有以下三点: 1.各部门分工明确,且各部门都会有业务数据产生,需要对这些数据进行存...     

基于深度学习和人工智能的公安大数据应用

正一、关于大数据大数据的概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出,并首先在互联网行业得到应用。面对海量的数据,在不具备处理能力的情况下,只能通过数据抽样的方法进行分析和统计,从中发现数据蕴含的宏观规律,挖掘其抽象价值。随着计算机运算能力的不断提高,特别是云计算技术的出现,使得面对海量复杂结构的数据时处理能力得到划时代的飞跃,人们     

浅析人脸识别技术在当前安防行业中的应用

正一、引言人脸识别不是一个新的技术,也不是最近几年才在行业中得到应用。人脸识别是计算机视觉研究领域一个已经存在了很长时间的重要课题。随着科技的快速发展,尤其是海量数据的出现,如图1所示,互联网、智能手机、视频监控等行业的飞速发展,为计算机视觉学术研究新的算法提供的数据集容量与日俱增。同时用于允许算法的硬件平台的计算性能的显著提升,为计算机视觉新算法的诞生提供了新的土壤。其中计     

人工智能与大数据在公安监管场所安防中的应用

正监管场所是国家机关对违法犯罪行为人和涉嫌违法犯罪行为人依法采取强制性措施的场所,按照不同场所的职责划分承担保障刑事诉讼、执行刑事惩罚与行政处罚、强制隔离戒毒、改造教育等神圣职责,是国家权力与意志的重要体现。公安监管场所是公安机关管辖的,依法对犯罪嫌疑人、被告人、罪犯、违法人员和肇事肇祸不负刑事责任的精神病人进行警戒看管、执行刑罚、行政处罚、教育、特定疾病治疗、心理及行为矫治的监管场所,分为看守所、拘留所、收容教育所、强制隔离戒毒所、戒毒康复场所和安康医院。     

深度学习在安防领域的应用与实践

正随着深度学习技术的发展,其使得计算机朝着真正的人工智能迈进了一大步,使用海量数据来自动识别图像和文本,并实时进行人机间的"对话"将不再是天方夜谭。虽然目前还有很多理论和建模等方面的问题等待探索和解决,但是深度学习已经显示出了它在技术上的巨大潜能。本文将简要介绍深度学习理论的起源与发展,重点     

人脸识别技术在安防领域的应用

作为一种典型的生物特征,人脸识别多年来一直是模式识别领域的热门研究课题。文章首先介绍了人脸识别技术的基本原理和流程以及人脸识别的关键过程——特征提取的关键技术。除此之外,文章简要介绍了当前人脸识别技术领域的最新特征提取算法和技术并以Easy 7人脸识别系统为例简单介绍其在安防领域的应用。     

大数据在智慧城市建设中的深度应用

<正>一、大数据在智慧城市建设中的应用现状随着全球城市化发展的不断衍进,当前城市发展面临着巨大的挑战,对城市运行与管理也提出了新的要求。以中国为例,城市化发展尤其迅速,1978年中国城市化率为17.8%,2017年已达到59%,快速的城市化给城市发展带来的新问题比较典型的诸如:二元社会变     

浅谈安防大数据的应用

正大数据改变了安防应用,尤其是视频应用的模式。在传统的视频监控中,大家所熟知的业务是"看、控、存、管、查",是围绕视频码流形成的主要业务功能,主要以事后查证为主要业务应用模式。随着智能识别技术的发展,依靠智能分析将视频中的目标及其特征信息提取出来,并且将这些海量信息通过"大数据"系统进行存储、分析与挖掘,业务应用也从"事后查证"向"事中控制"和"事前预防"发展,视频本身仅作为最后的辅助确     

人脸识别技术在安防行业的具体应用

正人脸识别(Face Recognition),是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术,用摄像机采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。早在1964年就开始有这项技术,但属于初级阶段,算法模型不够成熟,1991年以后人脸识别发展迅速。1998年,汉王最早把人脸识别带入门禁和考勤应用,但是人脸识别在这个阶段没有完全     

人脸识别技术在安防行业的具体应用

正在我国早些时候,AI人脸识别技术的初衷主要用于公安侦查办案中对犯罪嫌疑人的人脸照片比对及人脸照片管理,如今人们时时刻刻都依赖着这项功能,早上起床用人脸解锁手机、网上购物刷脸认证支付、在新零售店里刷脸支付、上班刷脸打卡、搭乘高铁和飞机实行无纸质的刷脸安检等等,人脸识别技术已经融入日常生活的各个方面,给人们的生活方式带来了巨大改变。     

视频大数据在安防行业的应用实践

正一、大数据对社会发展的重要作用大数据技术和产业经过近些年的快速发展,无论从技术创新、商业模式,还是应用服务,都取得了长足的进步。大数据作为战略性新兴产业和信息技术的重要组成部分,和物联网、云计算、人工智能等新一代信息技术融合发展,对于促进实体经济的转型升级和创新发展以及社会治理进步发挥着重要作用。1.大数据正成为推动数字经济发展的重要驱动力当前,新一代信息技术多点突破和融合互动正在推动新产业、新业态、新模式的快速兴起,正在