La computación en memoria se refiere a la fusión de recursos de almacenamiento y computación para mejorar la eficiencia computacional y la velocidad de procesamiento de datos. El reconocimiento humano es una tecnología de visión por computadora basada en imágenes o videos, cuyo objetivo es reconocer y clasificar la forma humana, el movimiento, las expresiones faciales y otras características.
Específicamente, la informática en la arquitectura de la memoria puede desempeñar un papel en el algoritmo de reconocimiento humano:
· Extracción de características: los algoritmos de reconocimiento humano generalmente requieren la extracción de características de una gran cantidad de datos de imagen o video, lo que requiere una gran cantidad de recursos informáticos y espacio de almacenamiento. Mediante el uso de tecnología de computación en memoria, se puede lograr un intercambio de datos fluido entre el almacenamiento y la computación, lo que completa de manera rápida y eficiente el proceso de extracción de características.
· Almacenamiento de datos: los algoritmos de reconocimiento humano requieren una gran cantidad de datos para el entrenamiento y las pruebas, que generalmente deben almacenarse en dispositivos de almacenamiento de alta capacidad. Mediante el uso de tecnología informática en memoria, los recursos informáticos y de almacenamiento se pueden combinar estrechamente, logrando un almacenamiento y una gestión de datos más rápidos y eficientes.
· Computación paralela: los algoritmos de reconocimiento humano generalmente requieren una gran cantidad de computación de datos, lo que requiere una gran cantidad de recursos informáticos. Mediante el uso de tecnología de computación en memoria, se puede lograr la computación paralela, lo que acelera la velocidad y la eficiencia del algoritmo.
· Toma de decisiones inteligente: Los algoritmos de reconocimiento humano pueden utilizar la computación en tecnología de memoria para lograr resultados de toma de decisiones inteligentes. Al combinar el almacenamiento y la computación, los datos humanos pueden procesarse y analizarse mejor, logrando así resultados más precisos e inteligentes para la toma de decisiones.
La tecnología de computación en memoria tiene una amplia gama de aplicaciones en el reconocimiento humano, que pueden mejorar la velocidad y la eficiencia de los algoritmos y proporcionar un mejor soporte técnico para la seguridad inteligente y los campos de las ciudades inteligentes. Los algoritmos de reconocimiento humano se pueden utilizar en cerraduras de puertas inteligentes, específicamente para lograr las siguientes funciones:
· Reconocimiento facial: mediante la captura de la imagen del rostro de una persona a través de una cámara y el uso de algoritmos de reconocimiento humano para el análisis y la comparación, puede determinar si se debe abrir la cerradura de la puerta. Este método no solo es conveniente y rápido, sino que también evita problemas como la pérdida de claves o la fuga de contraseñas.
· Detección de movimiento: al analizar la imagen de video en la puerta, se pueden detectar las acciones de las personas, como tocar, aplaudir o patear la puerta. Esto puede recordar a los propietarios de viviendas que alguien está de visita o evitar que los delincuentes rompan la cerradura de la puerta.
· Reconocimiento de expresiones faciales: al analizar la imagen de video en la puerta, se pueden reconocer las expresiones faciales de las personas, como sonrisa, ira o sorpresa. Esto puede alertar a los propietarios sobre el estado emocional de las personas que se encuentran fuera de la puerta, lo que ayuda a decidir si abrir la cerradura de la puerta.
Los algoritmos de reconocimiento humano pueden hacer que las cerraduras de puertas inteligentes sean más convenientes, seguras e inteligentes, brindando una mejor experiencia para la vida diaria de las personas.
