图像识别的应用场景

应用场景：

智能楼宇中，根据人脸识别，识别员工为本大楼员工时，自动进行打卡，自动按工作流程设定电梯。

智能酒店中，根据人脸识别，办理自动入住，根据会员等级自动对接专属服务等。

电商行业中，根据图像识别、搜索类似商品。

教育行业中应用场景，根据人脸特征，记录学生的听课状态（打盹、走神、小动作、举手等）。

交通行业中，自动识别违规驾驶员。

新零售行业中，根据人脸识别会员，实现到店提醒、导购引导、定制化运营等。

公共交通中，实现刷脸支付。

游戏行业中，虚拟现实相关游戏。

面临的挑战：

1、通用关系型数据库不支持向量检索，需要遍历查询并返回到应用端进行计算。当图像向量计算上升到应用层实现时，需要从数据库加载所有数据，加载速度慢，而且图像更新后无法实时加载，同时不支持图像识别以及其他属性的联合过滤。

2、即使数据库支持了向量检索的操作符，但是不支持向量索引，依然需要遍历计算，无法支持高并发查询。

技术方案：

1、首先针对不同的业务需求，采用不同的图像转换算法，将图像转换为高维数组（特征向量）。

2、将向量写入数据库，此处是RDS PG（PASE插件支持存储图像特征向量和向量索引）

3、应用输入特征向量，在数据库中通过向量索引快速搜素到与之相似的图像，支持返回向量距离，以及按向量距离进行排序。

4、支持多条件联合过滤。

（编辑：92站长网）

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