人脸识别和图像识别技术是如何为安防赋能的

我们所处的时代，技术发展有着决定性的影响。科技变化如此之快，我们几乎无法跟上它的脚步，更不用说预测未来了。其中发展快速，拥有强大影响力和吸引力的技术进步之一就是图像识别。

何谓图像识别？简单来说，图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，属于应用深度学习算法的一种实践应用。在生活中，“以图搜图”就是利用了图像识别技术。

而早在深度学习热潮掀起之前，安防行业图像识别已有较为成熟的应用案例。

在安防领域，视频监控发挥着不可替代的作用，而视频监控又对图像识别技术有较高要求，目前这一技术已广泛应用于公安、交通、零售、司法、教育等行业，对整个社会的稳定和谐发展起着至关重要的作用。现阶段人工智能在安防领域常见的应用主要是车牌识别和人脸识别。

车牌识别的技术在安防行业的应用由来已久，技术相对成熟，人工智能的应用提高了车牌识别的准确率。近年来，车牌识别在高速公路车辆管理中得到广泛应用，电子收费（ETC）系统中，也是结合DSRC技术识别车辆身份的主要手段。

而对于车牌识别算法的厂家来说，如何延伸对目标车辆的识别范围，实现更精确的识别是市场所需。

人脸识别技术是随着技术发展而产生的生物识别技术，和指纹、瞳孔识别技术是同样性质的智能识别。其原理是通过人脸面部的唯一性来进行身份的识别。

人脸识别在安防系统中的应用主要分为身份验证和身份识别两种模式。一是身份验证。即将当事人身份与正在发生的行为联系在一起，确定行为是否被允许。这类应用主要是门禁系统、考勤系统、教育考试系统等，起到可靠的身份验证作用，完成目标人物行为权限的验证和信息记录。

二是身份识别。对系统输入的面部图像和目标数据库内存在的面部图像进行比对，完成目标面部图像身份信息的确认。在海关、机场、公安等场合和部门广泛应用，对待查人员身份进行有效识别，能够有效识别确认被拐人口、在逃不法分子等人员信息。

当然，尽管应用广泛，安防图像识别仍处于早期阶段，存在一些问题。目前一个现实的情况是，受深度学习驱动，云端视觉图像处理技术飞速发展，前端视觉成像技术却依旧裹足不前，无法与之相匹配，成为了严重的瓶颈。

此外，资金也是一个重要影响因素。由于用于数据流编程的开源软件库越来越多，视频监控布设越来越密集，安防企业能够以很低的成本进行研究和学习。然而，并非所有问题都能得到解决，因为并非一切都是已知的。为了实现产品创意，还要平衡预算，AI安防公司仍有很长的路要走。

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