实际上，在全国各地各行业的陆续复工中，集识别、测温于一体的人脸识别技术已得到了较好的普及

照片人脸识别软件人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。人脸图像匹配与识别提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。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。。

人脸识别在有关的安全隐患中，79.31%的受访者担心系统运营者安全能力欠缺导致人脸信息泄露，65.17%的人担心换脸视频等网络虚假信息增多，49.57%的人担心不法分子利用伪造信息实施诈骗或盗刷人脸识别、人体识别等人工智能技术，从技术层面上来讲，更多的是“噱头”，尤其是被存储的人脸数据归属、携带、转让、挖掘等过程中同样隐藏着各种各样的问题。尤其是安全问题，如何合理、规范、科学的使用人脸信息数据，这些需要更多的从各个方面来统一协调和规范。。

人脸识别访客系统??作为2019年度最重要的大版本更新，此次视觉开放平台对人脸识别、活体检测、年龄检测、性别检测等算法模型进行全面升级，大幅提升算法鲁棒性；集成1:1人证模型，丰富SDK能力；提供图像格式转化、图像裁剪等处理工具包，优化开发者文档，大大降低接入门槛，提升SDK易用性，同时新增开放AndroidARM64平台，在性能和开发效率上进行了整体提升??同时，此次升级延续了视觉开放平台免费、离线的核心特征，继续为开发者和企业用户打造高效易用的视觉AI引擎。??算法精度提升：1.ArcFace3.0升级人脸识别（FR）算法模型，提升人脸识别准确率在通行、考勤、人证核验等场景下优化了对模糊素材、大角度的整体识别能力。2.优化可见光（RGB）、近红外（IR）活体检测算法，对不同参数摄像头、场景具备更强适应能力，降低摄像头对成像影响，提升对不同材质纸张、电子屏幕的防攻击能力。3.更新年龄、性别检测算法，提升对不同年龄与性别特征的识别准确率。多模型、多能力：集成1:1人证模型，支持多模型调用，单SDK同时支持1:1人证核验与1:N人脸比对，满足更多应用场景。??降低接入成本：1.提供Android图像处理工具包，支持图像裁剪、旋转、镜像、格式转换等功能，调用接口即可实现通用图像处理功能，简单、易用；2.全面优化开发文档，丰富文档结构，重点完善调用流程、Demo配置工程及重点参数图形化示例，简单、直观，方便开发者快速查阅。3.SDK无缝升级，除新增接口及部分参数优化，核心接口保持不变，可以快速完成版本升级、验证。??支持更多平台：新增开放AndroidARM64平台SDK，满足更多硬件终端需求。??ArcFace3.0正式上线前，曾针对部分客户进行灰度测试，得到使用反馈如下：??成都某智慧社区解决方案商：我们做社区解决方案，对于活体检测防攻击这块要求比较高，3.0版本上线后，我们使用下来发现对活体防攻击这块的提升很大，打算尽快应用到后续产品中。??杭州某智慧酒店解决方案提供商：原来我们一直用的人证核验SDK，但有些业务也需要集成人脸识别功能，可两个SDK无法同时使用，一度很困扰我们。

人脸识别SDK　　对于违规转租这类不良行为的打击，除了政府法律层面的约束外，技术发展对其落地实施也起着巨大的作用近日，北京市公租房上线了人脸识别系统，收获了央视、各大媒体的纷纷报道与点赞，落地再次成为人脸识别行业的聚焦点。据悉，该系统由上海某公司研发，采用ArcSoft人脸识别算法，可有效防止公租房转租转借，并进一步保障居民居住安全。　　为了更好的体验和了解人脸识别在公租房中的运用，记者来到了北京阅园四区公租房社区，发现住户进入小区大门时几乎未做停留，小区门就自动打开了。人脸识别系统可以对小区的人员与已采集的住户人脸特征信息进行比对，判断和分析进出人员是否为正常住户或同住人员，实现了每个出入人员都有迹可循。此系统不仅可有效防止陌生人尾随，杜绝贴小广告、推销或闲杂人等进入，对小区住户的安全更有保障，而且使得居住体验也得到改善。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。

人证比对软件垃圾分类全国火热实行人脸识别创新监管方式近日，殿前街道兴园社区垃圾分类专管员，在室内通过一面电脑屏幕，就实现了兴园社区12个投放点在非督导时间的监督和管理据了解，殿前街道针对目前垃圾分类工作的盲点和痛点，在兴园社区创采用垃圾分类监管新方式，引入基于视频监控分析的“人脸识别”技术，为非督导时间的垃圾分类找到有力抓手，起到了24小时无人值守的监督作用，大大降低人力资源投入，同时提高了垃圾分类准确率，为争创全国文明城市“六连冠”添砖加瓦。监管盲区变“智慧化”非督导时间也可放宽心一名垃圾分类专管员，在过去三年多的垃圾分类监管工作中，他每天需要定时到5个投放点巡查，的三伏天，一圈走下来一个多小时，衣服从里岛外都会湿透。现在，管理员还是会每天去投放点巡查，但工作量明显少于之前，因为在办公室的大多数时间里，他不仅可以实时看到投放点的情况，可以有针对性地督导“差生”，还能更有效地管理垃圾分类督导员。智能监控系统很“智慧”，通过智能人体检测算法，可实现人员出现在指定垃圾投放区域时进行时间标记，工作人员可以通过监控系统标记的时间，精准找到对应的垃圾投放监控录像。难点变亮点人脸识别提升监管有效性垃圾分类工作，是加强城市精细化管理的重要抓手，关系人民群众的生活和生命健康，关系城市的有序运行和可持续发展。如今，通过上述智能监控系统，实现了24小时监督管理，大大提高非督导时间垃圾分类质量，做到了督导时间之外的有效监管。这个系统将人脸和垃圾“对上号”，实现非督导时间垃圾分类的精准督导。黑科技神助攻“看一眼”就能找到你智能监控系统将传统监控中唯一的时间轴，变成了时间与人脸纵横交错的监控网，以“人脸”为节点的大网，过滤掉了无效时间和无用画面，精确地留下了垃圾投放的人脸画面和录像，对垃圾分类。人脸识别技术的精准性为此类系统提供了底层技术，以视觉开放平台的人脸识别SDK为例，其提供的人脸识别技术，能够在短短几秒内精准锁定人脸，识别人像年龄，性别，即使是戴口罩也可以准确识别人脸信息。智能监控系统采用人脸识别和人体检测功能相结合，在监控中特定的感兴趣区域出现人员时会进行智能标记，彻底改变以往完全由工作人员对监控画面进行监视的模式，实现事件的快速查找和定位；同时，系统还可以根据性别、年龄、是否微笑、是否佩戴眼镜等关键词检索监控中识别到的人脸，只要输入检索关键词，系统就能自动比对找出人脸，并调出所有相关录像。

安全、便捷成为社区管理首要的考虑因素　　就传统小区而言，其管理以人工模式为主，管理效率低下、成本高昂，同时人工精力、技术有限，也带来了一定的安全隐患。同时，传统社区居民开门方式以钥匙、门禁卡、指纹为主，存在忘带、易遗失、易被复制的问题，安全难以保障，也会影响居民的居住体验。对于访客来说，传统社区访客多采用人工手写登记，字迹潦草难以分辨，信息虚假难以查证，访客离开时间难以追踪，而访客在大门获得权限之后到单元门仍需再次授权，流程繁琐冗杂。　　对于这些焦点问题，重庆某公司利用人脸识别技术，完成了从技术研发、产品应用到商业变现的全产业链生态，全面升级智能楼宇平台，加速智慧社区的落地进程。其集成人脸识别的智能门禁、智能访客系统、智能门锁、智能停车场系统等解决方案，目前已在上海、北京、重庆、江苏、安徽、新疆等多个省市数百个社区建立了平安智慧社区示范运营单位。　　下面是该公司的具体做法：1、云可视对讲系统　　该公司连通物业中心、业主手机和APP智能门禁，让业主可随时随地接听访客呼叫，实现手机远程、刷卡、人脸识别、密码、二维码、身份证等多种方式开锁，实现便捷开门。2、物业一体化管理　　采用互联网＋的技术，网页端物业管理平台、物业管理机以及综合管理平台，把单元门禁、居民、停车场和物业连接为一体，对社区生活智能化、数字化、可视化管理。3、人脸识别智能门禁　　社区大门安装人脸识别门禁通道，支持APP、中心机多平台人脸录入，支持万人级人像存储。业主进门时通过摄像头获取人脸，与预先录入的人脸库进行核验，判断不同区域、不同门禁点、不同时间段的进出权限，可实现毫秒级响应，完成用户无感通行，同时进一步提升社区安全指数。4、人证核验智能门禁　　借助人证核验技术，通过身份证与现场人脸照片比对，验证社区业主或访客身份信息，同时自动获取并记录出入时间、地点等信息，使得进出记录有迹可循，多维度保障社区安全，同时为政府公安提供有效数据支持。

?????????其中，作为国家法定检测机构，公安部三所一直承担者国家和公安部委托的各类质量监督抽查检验任务其所主持并参与了安全防范和信息安全产品的国家标准、行业标准和地方标准的修订和有关标准的试验验证工作，具备十分严格的检验体系。?????????据笔者与行业内部人士交流中得知，在送审的产品中，仅仅只有极少数企业能够通过检测。以近期完成认证的成都某智慧酒店解决方案商为例，其送检产品在认证过程中一共通过了38项产品功能与质量检测，符合《安全防范人脸识别应用人证核验设备通用技术要求》、《上海市旅馆业治安管理信息系统自助入住终端设备技术规范》等四项规范，最终才获得了进入上海酒店行业的通行证。?????????需要注意的是，《安全防范人脸识别应用人证核验设备通用技术要求》作为首要检测依据，规定了基于人脸识别技术的人证核验设备的技术要求、试验方法、检验规则、标志和随机技术文件。据技术规范文件，设备应具备人证核验功能，能将现场采集的活体人脸图像与人员证件照片或人脸特征信息进行1:1人脸识别，并给出人证一致性核验结果。?????????该规范的检测要求非常严格，检测范围也相当全面，除硬件设备的物理可靠性以外，还对设备采集的人脸图像质量、光照适应性、人脸姿态适应性、错误接受率（FAR）、错误拒绝率（FRR）和响应时间都做出了详细要求，全方位保障用户体验与管理效率。?????????用于测试的人脸图像样本也极其多样化，涵盖了居民身份证、护照、驾驶证等证件照以及现场采集的活体照片，涉及采集设备、光照环境、姿态、年龄跨度、性别、表情、肤色等影响因素，可适配酒店旅客人证核验、出入境管理、高铁自助通关、小区出入口管理、银行柜台业务办理、社保实名认证、身份核验远程确认等实际应用场景。?????????据了解，该智慧酒店解决方案商在人证核验的关键功能上使用了视觉开放平台的ArcFaceSDK，该算法以免费、离线的特点在业内闻名，功能上则集成了人脸检测、人脸跟踪、人脸比对、人脸属性分析、IR/RGB活体检测等多项能力，可以满足包括酒店入住终端在内多种人脸识别设备的开发需求。?????????送检公司也透露，该产品能通过公安三所的检测，视觉开放平台的技术支持颇为重要，为算法集成与产品调试提供了帮助。?????????据悉，算法已经广泛地应用于智慧酒店的相关产品，譬如业内知名的智慧酒店方案提供商睿沃科技，也采用了的人脸识别算法，在入住、退房、梯控、开门和VIP系统中，都有极佳表现，既提升了用户体验，也降低了酒店运营成本，人脸识别正成为酒店智慧转型中不可缺少的功能。

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。

但现在，随着成熟算法的对外开放，越来越多开发者只需专注于开发垂直行业的产品即可由调查机构发布的《中国AI产业地图研究》中也有一组有趣的数据，目前中国的AI企业中，有近8成集中在应用层，其中AI行业解决方案占比高达40.7%，从上下班的人脸识别考勤，到金融App的人脸身份核验，再到医院和政务大厅的人脸识别取号，以及车站的人脸核验检票……目前市面上既有OpenCV等开源算法库，很多芯片厂商的产品也自带简单算法，同时专业算法大厂也会开放相关技术，如提供免费、离线人脸识别SDK的视觉开放平台等。对于开发者而言，面对多种算法，如何进一步了解算法性能至关重要。因此，本文将从算法原理、应用场景、关键指标一一进行介绍。人脸识别算法原理简述在介绍关键性能指标之前，我们需要厘清人脸识别的技术原理。所谓人脸识别（FaceRecognition），是对图像中的人脸进行检测、识别和跟踪。当前的人脸识别，通常是利用卷积神经网络（CNN）对海量的人脸图片进行学习，然后对输入图像提取出对应的人脸特征值。人脸特征值是面部特征所组成的信息集。人类记忆和辨别一张脸，主要是靠肉眼可见的特征，譬如国字脸、双眼皮、黑眼睛、蓝色头发、塌鼻梁……但人工智能不同，主要是利用卷积神经网络（CNN）对海量的人脸图片进行学习。它们能够抽象出人类难以理解的面部特征，因而在识别能力上超越人类。人脸特征值是一组空间向量，也是人脸比对的依据。

其中，后者可以进一步促进线上售票的普及率，同时减少人员接触的风险而在此之前，酒店、景区等行业已经通过引用人脸识别、红外热成像等新兴技术来实现“非接触式服务”。因此，在已经复工的部分影院中，人脸识别技术已经得到了应用。再回过头来看，其实早在2018年，使用人脸识别技术的无人验票系统就已经得到研发，且人脸识别成功率也达到了较高水平。正如上文所提到的，人脸识别技术还可以与红外热成像技术相结合，“人脸识别+测温”能够减少验票与测温两个环节的人员接触，为疫情防控带来帮助。实际上，在全国各地各行业的陆续复工中，集识别、测温于一体的人脸识别技术已得到了较好的普及。在地铁站、学校宿舍、办公楼宇、景区等场所，众多的人脸识别测温一体机已被投入应用。若将此技术投入影院使用，那么在网络实名预约购票后的观众无需接受人工测温，也无需接触售票机，便可进入影院观影，便利而又安全。同时为了避免脱口罩带来的风险，带着口罩的人脸识别技术也得到了极大的发展。而说到技术，自然离不开专注人脸识别技术算法研究的企业与公司的不断探索与研究。为了减少中小企业从零开始研发人脸识别技术所需要的研发时间与高昂人工成本，部分企业以各自的方式赋能人脸应用的规模化落地。