公开课链接：course/index.html人脸识别关键指标：多数情况下我们以基于FAR（错误接受...

人脸识别系统随着人脸识别的广泛应用大势所趋，技术安全性也愈发受到重视，尤其是无人值守的应用场景下，活体检测几乎是不可或缺的刚需功能那么目前主流的活体检测算法有哪几种类型，各有什么特点，选择算法的关键指标又有哪些？《从零学习人脸识别》第四期（完整视频搜索“人脸公开课”），会从算法原理、适用场景等角度进行系统梳理，并将介绍一款完全免费的活体检测算法。【活体检测的任务是什么？】什么是活体检测？简单来说，就是算法判断镜头捕捉到的人脸，究竟是真实人脸，还是伪造的人脸攻击。借助其他媒介呈现的人脸都可以定义为虚假的人脸，包括打印的纸质照片、电子产品的显示屏幕（照片amp，视频）、硅胶面具、立体3D人像等。活体检测技术能够抵御各种假脸的攻击，为人脸识别保驾护航。在人脸识别的完整链路中，通常需要先确认目标为真实人脸，之后才会进入识别环节。【主流检测方案及原理】目前主流的活体检测方案分为静默式和配合式两种。静默式活体检测无需用户进行额外动作，而是直接基于算法甄别纸张照片、屏幕成像、人脸面具等伪造人脸攻击。与配合式相比，静默式用户体验更好，速度更快，可在无感的情况下直接进行活体检测。配合式活体检测则需要用户根据提示做出相应的动作，通过眨眼、张嘴、摇头、点头等配合式组合动作，使用人脸关键点及人脸追踪技术，通过连续的图片，计算变化距离与不变距离的比值，进行上一帧图像与下一帧图像的对比，从而验证用户是否为真实活体本人操作。实际使用中，可根据具体场景选择方案。

人证比对一体机计划应用于公安、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。。

人脸识别考勤软件　　希望用强大的技术储备、丰富的落地经验与全行业共同探索更多“+AI”场景因此，基于旗下视觉AI开放平台，已开放了人脸识别、活体检测、人脸角度检测、人脸属性分析，人证核验等多种离线SDK，全部免费开放，开发者可根据自身需求进行二次开发，实现业务场景快速落地。。

人脸识别考勤进行人脸识别防伪技术的识别过程主要有三步骤，分别是：（1）建立人脸的面像档案：这是进行人脸识别防伪的第一个步骤，主要是通过使用摄像机拍摄人的脸部，由采集单位的人员将采集到的人脸面像文件或根据照片制成面像文件后将其生成面纹编码贮存起来，作为后续识别判断人的身份的原始依据；（2）获取当前的人体面像：当需要对人的身份进行识别验证时，使用摄像机捕捉被检验者的实时面像，将当前的面像文件生成面纹编码；（3）将当前的面纹编码与档案库存的面纹编码进行比对，通过人脸识别防伪技术和计算机系统进行智能自动识别比对后做出验证是否为本人的判断有着从业20年的防伪经验，服务过多家知名企业，具有专利性的技术，对于防伪防窜货有丰富的经验，可以提供多种个性化的防窜货解决方案，如有需要或希望得到进一步了解，可致电免费热线电话：0755-88830778，将有专人为您提供详细的咨询和服务。。

人脸识别访客系统SDKdll文件的引用方法（使用DllImport方法）a.使用相对路径，将dll直接放到执行目录下（web程序不建议使用）；b.使用绝对路径；c.将dll文件放到系统盘Windows下的System32文件夹下；d.为dll文件所在文件夹添加环境变量。

根据居民反映，以前买菜得放下东西后开门，现在可以直接刷脸进入，无需停留，方便了很多更重要的是，有了人脸识别系统，转租转借等不良行为得到了根本上的技术压制、确保社会资源公平利用中立起了“防火墙”。　　目前，北京保障房中心已经完成了47个项目的设备安装和部署工作。人脸识别系统后台的数据库已经在用户知情的情况下，采集租户及同住人面部信息10万余条。明年年底之前，将有10万个保障房、公租房的家庭实现人脸识别的全覆盖。基于旗下视觉人工智能开放平台，免费离线开放了人脸识别、活体检测、人证比对等多项技术，全面降低应用门槛，让人工智能正在成为普惠技术。

那么我们又该如何合理且有效的判断一款算法呢？业内知名免费算法平台——视觉开放平台推出的《从零学习人脸识别》系列技术公开课中，对算法测试的关键指标进行了详细介绍开发者朋友可以点击下文链接或者百度搜索“人脸公开课”，在第三期“人脸检测算法介绍”和“人脸识别算法介绍”中进行详细了解。公开课链接：course/index.html人脸识别关键指标：多数情况下，我们以基于FAR（错误接受率，又称误识率，即把某人误识为其他人的概率）和FRR（错误拒绝率率，即本人注册在底库中，但比对相似度达到不预定的值）的DET曲线作为评判参考。（1）错误拒绝率（FAR）相似度值范围内等分为若干档，得到若干个不同的阈值S，计算不同阈值S的FRR如下：FRR（S）=同人比对相似度中低于阈值S的数量/同一人比对总数×100%；（2）错误接受率（FRR）相似度值范围内等分为若干档，得到若干个不同的阈值S，计算不同阈值S的FAR如下：FAR（S）=非同人比对相似度中不低于阈值S的数量/非同人比对总数×100%；理想状况下，FAR和FRR都越低越好，但两个指标是一个跷跷板，一个指标的降低通常意味着另一个指标会升高，所以需要实现两者间的平衡。一般认为在FAR达到市场正常水准时，FRR越低，该人脸识别算法性能就越好。目前，市场上大部分场景会根据自身安全性要求，制定不同标准。比如在门禁场景下，要求FAR低于十万分之一，此时FRR越低，算法效果越好。以下图为例，算法1效果就好于算法2。人脸检测关键指标：评价一款人脸检测算法，也有检测率、误报率、FPS、IOU四个指标。一般情况下，我们同样希望检测率越高越好，误报率越低越完美，但这两者需要一个最优的平衡，我们可以用ROC曲线解决这一问题。（1）TruePositive：检测出来确实是人脸，但实际上仍然是人脸的（2）FalsePositive：检测出来是人脸，但实际上是背景的（3）FalseNegative：检测出来是背景，但实际上是人脸的（4）TrueNegatives：检测出来是背景，实际上就是背景的除了算法模型本身，我们也还可以从工程和应用等角度提升整体人脸识别效果。

???????位于的前海金顺是首批入驻产业链市场的企业之一“作为产业链条上的一环，我们过去习惯待在幕后，没有真正面对终端用户的场景和需求。借助产业链市场提供的渠道，把我们从幕后推到前台，和用户有了沟通。”前海金顺总经理华建新表示，视觉开放平台产业链市场的发布，对硬件制造厂商而言会发挥极关键的作用。???????通过算法能力的加持，前海金顺率先推出了3个系列的人脸识别迭代产品，竞争力大幅提升。目前，前海金顺有90%的业务都和人脸相关，并经由产业链市场向下游拓展了客户渠道，获得了更广阔的商业空间。【结语】???????总结而言，以中立身份出现的AI开放平台，已经成为硬件制造企业入局人脸识别市场非常不错的合作选择。???????首先，通过平台，硬件制造企业可以快速获取研发门槛很高的高质量算法，以及得到整体技术体系和生态体系的赋能。???????其次，平台的中立身份，可以让更多的厂商放下戒心，共同商讨合作价值。统一连接，统一调用，缩短软硬件的联调时间，无论是对硬件制造厂商还是应用服务商都是一种诱惑，因为他们将更多精力可以聚焦在自身的专业领域。???????另外，平台入场也利好于B端客户。

作为一家科创板上市企业，相对来说还是值得信赖的从目前形势来看，人脸识别测温设备在海外将依旧热门，感兴趣的朋友可以去下载尝试一下。。

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