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宋经理 先生
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发布时间:2020-07-23 00:02:14
人脸识别技术应用具有较强的场景性,不同应用场景对核心算法能力要求不一样。在办公区、社区、公寓、酒店等泛安防商用场景,人脸数据库规模相对较小,并不需要在巨量的数据集上进行深度学习训练,对硬件并没有过高的要求,而嵌入式人脸终端完全可以承载这些场景人脸识别的计算量。苏亮亮表示,“无论是算力还是算法层面,当前人脸识别已经基本可以满足泛安防领域的业务需求。”
众所周知,长租公寓、公租房和酒店因流动人口众多,带来不少安全隐患以及人口管理难题。而传统人口管控办法不仅消耗大量的人力和物力,而且办事效率极其低下,结果往往不尽人意。而嵌入式人脸终端的采用,将不失为有效解决公寓出入门禁和安全管理问题的新方法。
人脸识别终端在智慧社区也将大有作为。通过人脸识别门禁闸机,不但可以及时有效发现外来人员、访客和周边服务人员,及时做登记和拍照,从而规范社区生活秩序,创建智慧平安家园,而且,保护业主并提供便捷服务。毫无疑问,人脸识别门禁可以强化社区出入口门禁安全体系,协助社区智能化管理。可以说,人脸识别与智慧小区的合作是拍档,未来的智慧社区将是人脸识别社区。
人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法,需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息,特别是移动互联网时代,摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下,也可以在昏暗的街灯下,以及深夜出租车内,这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈,二次成像的光线污染等问题。
人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析(可以假定为无数的几何特征点求解),根据分析的结果来给出一个相似值,通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对,产生的计算数值是否达到要求。
一、立柱人脸识别闸机应用场景:
适用于办公区域、酒店、通道闸机、写字楼、学校、商场、商店、社区、公共服务及管理项目等需要用到人脸门禁的场所。
二、立柱人脸识别闸机产品特性:
支持光敏传感协同的夜间补光;
支持串口、韦根26、34输出,输出内容支持配置;
采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法;
支持设备本地存储万人库,(a)云平台设备支持同时储存5万张人脸照片(小于400KB)、100万条识别记录(0.45KB)、2万张现场抓拍照片(b)局域网设备支持同时存储2万张人脸照片(照片按100KB计算)、100万条识别记录(含近1万张现场抓拍照片);
人脸库为3000时,误识率万分之三的条件下,1:N识别准确率为99.7%;
识别速度快,(a)人脸跟踪与检测耗时20ms左右(b)人脸特征提取耗时200ms左右(c)人脸比对耗时0.2ms(1000人库,多次识别取平均值),0.5ms(10000人库,多次识别取平均值);
支持陌生人检测,陌生人等级可配置;
支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存;
支持HTTP方式的接口对接;
支持公网、局域网使用部署方式;
支持屏幕显示内容配置;
支持识别距离配置。
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