人脸识别技术在不断发展，有助于智能监控系统的发展。这些系统允许组织出于安全目的监控一个人或多个人，并出于不同目的增强安全性，包括数字锁、模式锁和指纹传感器。特别是在现代智能手机中，面部识别技术已被广泛采用。有几种不同的基于AI的面部识别算法可以识别人并提供表情细节。每个面部识别系统都会识别人的面部特征并将其转换为数据矩阵。这些数据矩阵存储在数据库中，用于分析、数据驱动的业务决策和安全策略改进。这就是面部识别市场规模一直在增长的原因。尽管COVID-19大流行对不同行业的发展造成了影响，但面部识别市场在2020年产生了38亿美元的收入，预计到2025年将进一步达到85亿美元。不可否认，面部识别系统在各个领域都有巨大的需求不同的行业。然而，企业需要先进的面部识别系统来防止不准确。下面将从了解面部识别的工作原理开始，讨论人工智能如何改变面部识别系统。面部识别是如何工作的？每个面部识别系统都会捕获、识别和分析模式。此外，还需要海量的人脸数据数据库进行分析比对。面部识别的过程始于相机捕捉人的图像或视频。这些设备可以是闭路电视摄像机、手机摄像头或其他设备。捕获图像后，面部识别软件会识别重要的面部特征，例如面部的前额和下巴之间的距离、眼睛之间的距离、鼻尖的突出度等。该软件可以识别68种不同的面部标志。然后，基于这些地标，创建面部识别矩阵。这是表示面部数据的数学公式。最后，将这些数据与已存储在数据库中的数百万人的信息进行比较。一项研究表明，面部识别软件的准确率为99.97%。那么，人工智能与面部识别有什么关系呢？为了解人工智能对面部识别的影响及其工作原理，下文将讨论面部识别的三个基本阶段。人脸识别的阶段人脸识别是一个包括三个阶段的过程：检测、分析和识别。(1)检测检测是扫描捕获的面部图像的过程。该过程还涉及面部映射。(2)分析分析是涉及识别面部标志、它们之间的距离和生成元数据的第二个过程。(3)识别人工智能算法在识别过程中对这些数据进行识别。该算法将对大型数据库中的元数据进行排序。然而，人工智能的能力并不局限于将图像元数据与现有元数据进行匹配。用于智能监控的人工智能算法的用例是无限的。AI的智能监控用例AI一直在为许多用例提供支持，从安全目的到身份验证，甚至是自然语言编程(NLP)。企业和安全机构可以针对特定用例定制这些算法。(1)人工智能安全面部识别可用于帮助保护敏感区域，例如机场、政府设施和公司办公室。在这里，人工智能允许安全机构识别乘客并分析表情。这允许安保人员分析情况和乘客的意图。以欧盟成员国开发的出入境（EES）系统为例。这是一个基于人工智能的智能监控系统，有助于在欧盟外部边境追踪短期签证持有人。同样，世界各地的许多智能监控系统都使用人工智能来增强跟踪。基于AI的面部识别的另一个关键用例是用户身份验证。(2)用户身份验证在当今的网络世界中，用户提供身份验证凭据（例如用户名和密码）以访问某些网站或服务变得越来越普遍。然而，通过使用面部识别技术，无需输入任何个人信息即可快速轻松地验证用户身份。例如，澳大利亚国民银行与微软合作开发了一种基于人工智能的面部识别系统，可以对用户进行身份验证以解锁ATM。不仅仅是身份验证，跟踪对象或个人是一个重要的面部识别用例。(3)跟踪和监视面部识别可以帮助跟踪和监视感兴趣的个人或对象。这可用于多种目的，例如安全监控、欺诈检测以及监控儿童或宠物的位置。2019年全英音乐奖就是这样一个跟踪和监视的例子，其中使用由人工智能驱动的面部识别来跟踪活动的每个条目。此外，它还连接到一个移动应用程序，允许安全人员远程验证活动参与者。(4)语音识别随着人们越来越依赖计算机进行交互，能够自然地处理人与计算机的交互变得越来越重要。例如，基于人工智能的面部识别和语音识别可用于创建既直观又直观的用户界面。例如，麻省理工学院开发了一种名为Speech2Face的新人工智能算法，可以通过语音识别构建图像。它使用卷积神经网络(CNN)将用户的语音转换为频谱。此外，卷积神经网络(CNN)可以创建频谱图，根据音频配置文件逐渐指示每个面部特征。这有点类似于闻橙子或香蕉并描述其象形文字。结语基于人工智能的人脸识别在不同的业务领域有着广泛的应用。它不仅限于安全目的，如果执行得当，还可以帮助增强用户体验。但是，将面部识别技术集成到企业的业务模型和现有应用程序中可能与其他应用程序不同。因此，在实施面部识别之前，分析企业的目标、现有应用、系统和结构变得至关重要。这种分析还有助于定制支持面部识别系统的人工智能算法。原标题：FaceRecognitionWithAI:HowToDevelopSmartSurveillance，作者：ParthBari
