人脸识别运用到诸多场景

人脸识别有三大模式,作为一项热门技术,人脸识别具有生物特征唯一性、非接触性、非强制性等优点,应用于门禁系统中恰到好处。借助摄像头等设备对来访人员进行拍摄,人脸识别可以快速对来访者进行身份核验,在此过程中可以避免人体与机器的直接接触,所需时间较短且效果较好

1:1作为一种静态比对,在金融、信息安全领域中潜在的商用价值巨大。例如在机场安检中持卡人样貌与身份证信息匹配的过程就是典型的1:1场景。然而人眼辨别率只达到95%左右,并会受到外部环境影响,所以机场安检人员通过换班来保证识别的准确率。

1:1作为一种静态比对,在金融、信息安全领域中潜在的商用价值巨大。例如在机场安检中持卡人样貌与身份证信息匹配的过程就是典型的1:1场景。然而人眼辨别率只达到95%左右,并会受到外部环境影响,所以机场安检人员通过换班来保证识别的准确率。

其次1:N则是在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹配。1:N具有动态比对与非配合的特 点,动态对比是指通过对动态视频流的截取来获得人脸数据并进一步比对的过程,而非配合性是识别过程非强制性与高效性的表现,识别对象无需到特定位置便能完成识别工作。由于这两个特性使1:N身份认证模式能迅速落地于公共安全管理与VIP客户人脸识别等场景,但其难度要远高于静态1:1,因为机器面临着曝光过度、逆光、侧脸、远距离等挑战。

最后M:N 是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程。M:N作为一种动态人脸比对,其使用率非常高,能充分应用于多种场景,例如公共安防,迎宾,机器人应用等。但是M:N模式仍存在很大的弊端,因为其必须依靠海量的人脸数据库才能运行,并且由于识别基数过大,设备分辨率不足等因素,使M:N模式会产生很高的错误率从而影响识别结果。

人脸识别在办公大楼中的应用

在公司安装门禁可以有效地阻止外来的推销人员和其他闲杂人员,保证公司及员工的财产安全,提高企业整体形象。可以通过配套的人脸识别门禁考勤管理软件提高人事部门的工作效率,可以灵活安排公司人员等级或部分的权限开放。

人脸识别在社区管理中的应用

在小区安装人脸识别门禁系统可以有效阻止闲杂人员进入小区,对小区进行封闭式管理。有效改善小区安保情况,减少安全隐患。安全科学的人脸识别门禁系统可以提高物业的档次,有利于楼盘的推广。人脸识别门禁系统还可以与楼宇对讲系统、可视化对讲系统结合使用,以及与小区内部停车场的车牌识别管理系统相互融合。

人脸识别在政府办公中的应用

可以有效规范办公秩序,可以阻止不法人员冲击政府办公部门,保护领导的人身安全。有时候办公室外访人员较多较杂,人脸识别门禁系统能够防止不法分子窃取资料和财物。人脸识别门禁系统还可以通过定时任务功能针对不同情况下管理人员出入,比如民政局办公大厅、公安局办公大厅等休息时间和上班时间人员出入控制。

人脸识别在教育医疗中的应用

在学校安装人脸识别门禁系统可以阻止不法分子进入校园,保障学生安全,记录学生请假、缺勤情况。在医院中安装人脸识别门禁系统,可以有效地防止外人进入传染区域和精密仪器房间,阻止情绪激动的人员将细菌带入手术室等无菌场所。

人脸识别在驾校的应用

驾驶学员的身份信息认证和安全驾驶管理系统包括到场验证、学员身份认证、上车下车签到、驾驶时间的控制等。

人脸识别在通讯基站中的应用

通讯基站和供电局变电站分布范围广泛、系统容量大,有些地方无人值守,需要中央控制室随时机需求调动工作人员。

人脸识别在电梯控制上的应用

将人脸识别门禁系统与电梯控制连接,只有拥有授权的用户才能使用:呼梯、按楼层。许多智能化小区已经在使用相关设备,为了电梯控制专门设计控制电路,形成专有的电梯门禁控制系统。

人脸识别在app注册登录上的应用

将人脸识别技术应用于app注册登录上,大大方便了用户的注册登录的繁琐。将此技术完美地跟注册登录方式融合,精准捕获摄像头中人脸,获得眼、口、鼻等72个关键点位置,进行登录(非思丸)

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时间: 2024-10-01 09:40:18

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当AI遇上校园 人脸识别应用场景的多种可能-非思丸

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人脸识别SDK小结

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人脸识别系统在校园的应用场景日益丰富

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人脸识别应用场景概述

人脸识别应用场景: 1.远程刷脸登录 常规登录模式就是网页请求登录,以后刷脸登录将成为主流. 2.刷脸门禁 以往都是通过工卡刷门禁,往后通过指纹,刷脸会更多. 3.抓拍捕捉人脸发现可疑人物 我司目前有摄像机,加上人脸识别功能,通过摄像机的抓拍功能比对后台人脸功能发现可疑人物. 4.智能相册分类 智能相册目前很多手机厂家已经做了.按照头像的还比较少,我们可以批量导入员工头像,然后按照员工工号分类头像或者其他方式分类.也可以让用户点击按钮自己选.当你的手机当中有200张照片(都是公司自己员工),此时

人脸识别私有化部署(三):人脸识别应用场景举例

经过近些年AI领域的快速发展,人脸识别应用场景也越来越广泛.可以应用在各行各业进行安防管理,考勤办公.人员管理等等.既可以单独使用解决问题,也可以集成在场景整体解决方案中. 1. 人员进出管理,门禁或闸机 2. 访客管理 3. 黑名单布控 4. 酒店住宿人证核对 5. 口罩人脸识别 更多查阅:https://ai.minivision.cn/#/solution/MS500欢迎询问交流: 原文地址:https://blog.51cto.com/14681569/2473699

人脸识别技术应用场景与前景

随着人工智能的发展,人脸识别也不落后,争相向人们展示它的风采,在一些比较发达的城市,普遍运用刷脸的方式来解决问题,在不知不觉中大家都要靠脸吃饭了,这绝对不是贬义词.大家都知道现下流行的小鲜肉.网红什么的,都是颜值高的,偶像明星靠脸吃饭.如今不光是作为明星名人才能靠脸吃饭,我们这些普通老百姓也能如此. 人脸识别技术经历了可见光图像人脸识别.三维图像人脸识别/热成像人脸识别.基于主动近红外图像的多光源人脸识别三层进化过程,逐渐缓解和解决了光线等环境的变化对于人脸识别的影响,加之算法的不断精准演化,人

百度DMLC分布式深度机器学习开源项目(简称“深盟”)上线了如xgboost(速度快效果好的Boosting模型)、CXXNET(极致的C++深度学习库)、Minerva(高效灵活的并行深度学习引擎)以及Parameter Server(一小时训练600T数据)等产品,在语音识别、OCR识别、人脸识别以及计算效率提升上发布了多个成熟产品。

百度为何开源深度机器学习平台? 有一系列领先优势的百度却选择开源其深度机器学习平台,为何交底自己的核心技术?深思之下,却是在面对业界无奈时的远见之举. 5月20日,百度在github上开源了其深度机器学习平台.此番发布的深度机器学习开源平台属于"深盟"的开源组织,其核心开发者来自百度深度学习研究院(IDL),微软亚洲研究院.华盛顿大学.纽约大学.香港科技大学,卡耐基·梅陇大学等知名公司和高校. 通过这一开源平台,世界各地的开发者们可以免费获得更优质和更容易使用的分布式机器学习算法源码,

第三十七节、人脸检测MTCNN和人脸识别Facenet

在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节.人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场.车站.地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人脸尺度多变.数量冗大.姿势多样包括俯拍人脸.戴帽子口罩等的遮挡.表情夸张.化妆伪装.光照条件恶劣.分辨率低甚至连肉眼都较难区分等.在这样复杂的环境下基于Haar特征的人脸检测表现的不尽人意.随着深度学