浅析AI视频智能分析系统人脸检测算法的应用与特点

AI人脸检测算法可以提取人脸和服装的特征，并将其分类为有用的类别，例如性别、年龄和服装颜色。通过搜索这些丰富的属性信息，可以帮助我们轻松找到目标人物，比如通过人脸以图搜图、人脸布控等等。

如何搭建重点部位人脸识别动态布控系统？

通过TSINGSEE青犀视频AI智能分析系统，构建具有动态人脸识别自动预警系统，对接入系统的人脸识别监控摄像机所监视区域内的人员，进行准确地人脸捕捉，获得其清晰的人脸图像，系统自动完成人像信息存档，同时还能与重点人员库内的人脸图像进行比对，从而起到抓拍、识别、预警防范的作用。

在特定区域划定规定人员数量，一旦系统检测人员数量超出固定值，TSINGSEE视频AI智能分析系统即可立即发出告警，通知后台管理人员，还可联动语音控制，实时连接现场，进行语音提示与告警。

目前的人脸检测算法可实现高精度的人脸检测，并且对于弱光、逆光环境下的检测或检测被口罩遮挡的人脸也很有效。

需要注意的是，在人脸检测场景中，摄像头的安装位置也尤其重要。

为了帮助开发者找到满足其需求的最佳人脸数据集，本期我们也搜集了一些专注于人脸的常用且高质量的公共数据集。

1）Digi-Face 1M

发布于2022年。Digi-Face 1M是最大规模的人脸识别合成数据集，拥有120万张人脸图像。

2）VGG Face2

发布于2018年，该数据集包含331万张图像，在姿势、年龄、光照、种族和职业方面非常丰富，拥有3,310,000张人脸图像。

3）Wider Face

发布于2018年，它比现有数据集大10倍。该数据集包含丰富的注释，包括遮挡、姿势、事件类别和面部边界框。由于尺寸、姿势和遮挡的巨大变化，所提出的数据集中的人脸极具挑战性，拥有32,203张人脸图片。

基于安防视频监控系统EasyCVR与AI视频智能分析系统，融合AI、云计算、大数据等技术，可通过对监控场景中的人、物、行为等进行识别，对异常情况进行告警，能极大满足行业基于视频服务的数据感知、智能检测、智能分析、智能告警等智慧化监管需求。感兴趣的用户可以联系我们或前往演示平台测试使用。