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Kunoichi
Asked:2020-06-27 15:42:41 +0000 UTC2020-06-27 15:42:41 +0000 UTC

视频人脸识别并在数据库中搜索匹配项

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任务是创建一个应用程序，帮助超市的安全找到不诚实的市民。

商店入口处有一个摄像头。有必要实时处理来自相机的图像，在视频中找到面孔，并将它们与存储照片的数据库进行核对。当进入商店的人的脸与数据库中的照片匹配时发出警报。

我从来没有经历过这样的事情，也不知道从哪里开始。也许有一些现成的视频人脸识别和搜索匹配的解决方案？似乎在机场和地铁上，他们使用的程序具有我需要的功能。

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2 个回答

  1. 据我了解，您需要一个现成的人脸识别系统。

    巨型面部基准

    您可以根据国际竞赛 The MegaFace Benchmark 查看现有算法的质量：

    http://megaface.cs.washington.edu/results/fgnetresults.html http://megaface.cs.washington.edu/results/fgnetresults_challenge2.html

    它还列出了您可以联系以购买/获取其算法 API（商业解决方案）或获取源代码（开源解决方案）的算法/公司的名称。

    在俄罗斯公司中，NTechLab 在识别质量方面占据了很好的位置。

    使用现成的 API

    此外，一个好的解决方案是使用现成的高质量人脸识别服务 API，而不是从头编写自己的系统并使其达到具有竞争力的质量水平（这需要多年的工作，因为Open CV 库对于正常的识别质量是不够的，你需要在那里实现全 3D 人脸重建）。例如，这是一个很好的例子：

    https://www.faceplusplus.com/

    他们有许多 API 用于各种人脸识别案例（人脸搜索、人脸检测、返回人脸属性、返回人脸详细信息），能够维护自己的“可疑”人脸数据库（添加人脸、删除人脸、创建人脸集）。

    在基本版本中，系统是免费的，在高级功能中，他们对每个请求收取 0.001 美元，您还可以购买月度/年度许可证。你的应用是针对商业领域的，如果你在价格中包含可识别面孔的数量，潜在客户就会理解（即使每天商店客流量为 1000 人，你也只会多付 1 美元）。

    工作算法

    您可以使用此解决方案：

    1. 我们将分析后的视频流发送到我们自己的服务器，在那里我们逐帧分析它们并压缩信息，直到我们得到一组彼此不同的照片。
    2. 使用 Open CV 库，您可以从生成的面部照片集中提取要执行识别的面部照片。
    3. 我们通过哈希或基本特征的相似性来比较照片（以免在不同时间点或不同角度重新发送同一个人的照片进行识别）。
    4. 如果人脸照片是唯一的，那么我们通过服务 API 发送它（相同的 Face++ 或任何其他），我们得到结果。
    5. 如果在数据库中找到匹配项，我们会向系统用户显示警告（通过 SMS、推送通知或 WebSockets 上的交互式 Web 界面）。

    一个单独的时刻将是“可疑”人员基地的形成。如果您计划根据您的应用程序数据“即时”执行此操作，那么您可以创建一个基于视频流快照的添加界面。

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  2. Best Answer

    我建议你使用 Neurotechnology 框架：

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