认证对比软件，人脸识别软件

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人脸识别软件电脑版浙江大学计算机系毕业的女黑客tyy用了不到2分30秒就成功通过了刷脸机tyy解释说，她通过wifi进入门禁系统，利用系统漏洞，直接获取控制权限，修改人脸信息，也就是把设备中存储的评委人脸换成了自己的脸。　　更令人感到不安的是，来自百度安全实验室的“小灰灰”和高树鹏，用了不到10秒，就用一张打印的照片在一定光线环境下解锁了一部手机。“理论上，只要拍到一张手机主人的清晰照片就可以解锁了。”现场评委、犇众信息首席技术官徐昊说。　　“现场演示攻击并不是要制造恐慌，而是通过发现漏洞，督促厂商改进技术、修复漏洞。”GeekPwn大赛发起和创办人王琦说，大赛会将发现的漏洞反馈给厂商，让越来越多的企业和公众关注技术安全。。

在线人脸识别首先说环境因素，环境因素是指人脸识别区域的采光照明状况一般来说，常规的人脸识别系统要求在识别区域光线为均匀照射，没有阴影和闪光的散射光。部分高端产品对采光要求有所降低，但其成本相对会较高。因此为提高人脸识别准确率，在采光照明条件不好的场合需增加补光设备。硬件因素，硬件因素是指人脸识别系统中摄像头和控制主板的性能。常用的人脸识别摄像头像素在200万至400万像素之间，根据不同厂家不同型号性能各有差异，不一定是像素越高越好。另外在人流量较小的出入口采用一般静态人脸识别即可，而在人流量较大的出入口的摄像头就必需具备超宽动态，运动补偿的功能，以保障人脸识别的准确率。人脸识别控制主机的主板性能同样是影响人脸识别系统准确率的重要因素。因此，在选用人脸识别设备时，必需考虑到其主板的运算能力，存储能力，环境适应能力这几个方面的因素，配合其软件算法，用以保障提高人脸识别系统的准确率。软件因素是指人脸识别算法的提升与优化，人脸识别算法的原理是系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。常用的人脸识别算法有4种基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、基于神经网络进行识别的算法。

人证比对系统人脸识别包括1:1的人脸对比和1：N的人脸对比1：1主要指用户真实脸部信息与用户提交的身份证信息进行比对，常见于银行等金融机构和公安系统。1：N更常见于刑侦和国家安防领域，能够通过与faceID库的对比，快速找到犯罪分子或失踪人员，1：N识别精度难度要远远高于1：1人脸识别。厂商也针对1：N的准确度做了技术深耕，百度曾宣布百度大脑的1：N人脸识别监测准确率已达99.7%。目前，人脸关键点检测技术可以准确定位面部的关键区域，还可以做到支持一定程度遮挡以及多角度人脸，活体检测及红外光识别技术有效阻挡了照片、手机视频等二维人像的作弊行为，使3D人脸识别准确率大幅度提升。但双胞胎识别、整容易容前后的识别依然是人脸识别的难点，因此需要虹膜识别等其他识别技术进行补充。人脸识别技术另一个关键层面在于faceID库的建立，3D人脸识别数据采集相对困难，采集数据量十分巨大，对计算机计算存储能力要求较高，faceID库的数据量是人脸识别技术算法训练的基础，数据越高，相应的准确度才会越高。各厂商仍需继续扩充自身的faceID库规模。“AI+安防”之国家安防目前平安城市、智能交通仍然是安防行业的下游应用领域，与政府公安相关的交通、道路视频监控仍然是安防行业重要的应用环节。作为关系到百姓日常生活的重要部门，公安及安防行业的信息化、智能化提升迫在眉睫。而伴随着人工智能技术的发展，国家对公安及安防相关部门持续投入并建设大规模的基础设施，同时人工智能技术迭代下，技术厂商需要大量的数据进行算法训练，因此，双方需求实现有效结合，人工智能技术快速在国家安防领域落地开花。

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v:shapeid=”_x0000_i1028”type=”_x0000_t75”style=‘width:480pt，height:312.75pt‘v:imagedatasrc=”file:///C:DOCUME~1ADMINI~1LOCALS~1Tempmsohtml101clip_image008.jpg”o:title=”大学实验室人脸识别门禁2（加水印）”/v:shapeid=”_x0000_i1029”type=”_x0000_t75”style=‘width:459.75pt，height:283.5pt‘v:imagedatasrc=”file:///C:DOCUME~1ADMINI~1LOCALS~1Tempmsohtml101clip_image009.jpg”o:title=”大学实验室人脸识别门禁3（加水印）”/1.配置方式Oslash，每个实验室大门设置1个门禁通道，所有进入实验室的人员必须进行身份验证，识别成功后方可进入Oslash，实验室中的每个小实验室都设置一套人脸识别系统，采用刷卡+人脸识别模式，对部分可进入小实验室的人员进行身份登记，从而授权进入。Oslash，所有人脸识别系统通过网口连接到本地局域网Oslash，在数据服务器（PC）上安装A1考勤系统，并连接到局域网2.用户账号共享Oslash，每一个需要考勤用户通过固定一个/几个人脸识别终端系统进行人脸模板录入Oslash，录入的模板通。

人脸识别系统准确率和误识率一般在多少？随着科技水平的发展，基于人脸识别的门禁系统在社区、企业和院校的使用越来越广泛现在有众多安防设备的厂家进入到了这个领域，那么他们的人脸识别系统中准确率和误识率有多少呢？人脸识别技术的衡量维度太多，但从技术比较，比如图像比对级的1：1，1：N，N：N；衡量的标准和维度都不同。比如算法精确度上，国内国外的人脸识别技术大多数在开源OPENCV等开源库上进行新规则添加（深度学习进行叠层运算），公司之间的识别正确率差异仅仅在小数点上，99.6%-99.7%提升效果并不明显。人脸识别系统结构构成如图所示使用方先将人员的照片传输到人脸识别系统主机中，前端摄像头再采集到人像后传输到后台，通过各自的软件算法比对，实现人脸识别功能。就当前产品技术而言，除非面对人脸相似度极高或是3D仿真面具的情况下，各主流品牌的人脸识别准确率均在98%以上。14年人脸识别系统工程施工经验，如果您对人脸识别系统系统工程有任何疑问或需求，请致电或在线咨询！也可到我们的官网留言咨询、官网：、我们7-24小时为您服务。。

计划应用于公安、航空、港口、海关、银行、大型企事业单位、大型会议活动、高端会所、重要的街道、码头等场所的安全防范，将为当前复杂国内外安全形势下的安全保卫、安全防范带来革命性的变革　　动态人脸识别的优势　　（1）通过计算机视觉仿真人眼，符合人类的识别习惯。　　（2）不需要与设备直接接触就能采集人脸图像；　　（3）不需要专门配合采集设备，被采集者不易察觉，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像；　　（4）计算机仿真视觉准确率达到99%以上，而且不会疲劳，比人眼更加可靠。。

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