鷹眼動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別引擎采用先進(jìn)的算法,同畫面下實(shí)時(shí)捕捉多個(gè)人、物品、車輛等,每秒能達(dá)到百萬(wàn)級(jí)對(duì)比效率,無(wú)縫對(duì)接現(xiàn)網(wǎng)攝像頭。人臉識(shí)別算法研究已久,在背景簡(jiǎn)單的情形下,大部分算法都能很好的處理。但是,復(fù)雜情形下的圖像該如何校驗(yàn)?以下8大難技術(shù)點(diǎn)急需解決。

如何克服光照的影響?

姿態(tài)(哭,笑,憤怒、仰頭、低頭,左側(cè)臉,右側(cè)臉)變化后如何識(shí)別?

遮擋(眼睛,帽子、劉海,傷疤)如何識(shí)別?

同時(shí)期的人(少年、中年、老年)臉像如何識(shí)別?

圖像質(zhì)量(攝像頭,攝像機(jī),遠(yuǎn)程監(jiān)控,高端相機(jī)等)參差不齊如何識(shí)別?

樣本缺乏,如何解決小樣本下的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)?

如何解決海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練學(xué)習(xí)?

如何維持或提高大規(guī)模應(yīng)用環(huán)境下的人臉識(shí)別算法的識(shí)別率?
鷹眼動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別引擎成功關(guān)鍵點(diǎn)
為了達(dá)到管理目的,鷹眼動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別引擎的解決方案如下:
鷹眼動(dòng)態(tài)視頻識(shí)別引擎系統(tǒng)架構(gòu)
以公安應(yīng)用為例,公安部門在查辦案、處理事務(wù)時(shí)常常會(huì)遇到一些不明身份的人員,比如走丟的老人、小孩,拒不交代身份的嫌疑犯,無(wú)人認(rèn)領(lǐng)的尸體等。這時(shí)傳統(tǒng)的方法往往不能解決問(wèn)題。利用人臉檢索系統(tǒng),將目標(biāo)人臉輸入到系統(tǒng)中。系統(tǒng)自動(dòng)在海量人口數(shù)據(jù)庫(kù)中進(jìn)行查找比對(duì),列出前若干名相似的人員信息。然后再通過(guò)人工干預(yù)的方式,對(duì)系統(tǒng)結(jié)果進(jìn)行篩選,得到目標(biāo)的真實(shí)身份。