另外智慧商业VIP识别应用利用人脸识别、属性识别等技术将零售环境下的“人-货-场”...

人脸识别系统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。现在ArcFace3.0同时集成了人脸识别和人证核验，不仅能适应更多的业务需求，还缩短了开发时间。某集成商：新版本很多接口都有优化，帮助文档相比之前也清晰很多，SDK里还新增了图像处理工具，能进一步提高开发效率。杭州某智慧门禁开发人员：升级到3.0版本需要重新注册人脸特征库，我们也犹豫过，但测试结果显示整体识别成功率有明显提升，后续会分批对产品进行升级。

人证比对一体机在杭州“靠脸走天下”已经从科幻变为现实除了众所周知的支付宝刷脸支付相关消费类场景事实上还有众多的细分领域也在尝试“人脸识别”这项新兴技术“一脸游”良渚古城前不久良渚申遗成功的喜报传遍杭城众多游客慕名前来良渚一度十分火爆一票难求到了这里才发现良渚文化不仅古老神秘连景区设备都非常“有料”通过网上预约购买订票者只需要在第一次入园时录入人脸就可以“刷脸”游览景区内各个景点不仅出入更便捷还实现了数字化管理与体验这也是国内首套智慧景区一脸游刷脸自助寄存镜头前刷一刷脸，随身物品即存即取（人脸识别寄存柜）曾经弄丢寄存小票可是件麻烦事儿得转好几道找管理人员帮忙打开柜门更糟糕的甚至有人捡到前去冒领而现在只要在主屏上点击存/取按键将脸部对准扫描区经过人脸识别系统识别后存取柜便会打开安全又高效快速刷脸通勤开放式场所人员流动性大安全管理尤为重要相比传统的手写登记人工核验身份证件无感知“刷脸”技术更高效、更精确（人脸识别速通门）即使在人流高峰期工人们仍然可以非常淡定地从人脸闸机设备面前快速通过曾经拥挤、缓慢通行的情况都已经成为历史通过人脸拍照、比对，实现毫秒级验证彻底杜绝假冒验证现象及外来人员乱入不带工牌照样能自由出入工地上班人员纷纷感叹“黑科技也很接地气！”除了人脸门禁还有闸道识别、人证核验终端……可应用于工地、厂房社区、院校通道等场所有效、快速识别动态人脸核验身份soeasy~“靠脸吃饭”梦想成真曾几何时食堂颜值大比拼一度十分火爆在朋友圈秀食堂应该是当代人对食堂的最高赞誉了而在杭州人多、拥挤不再是食堂痛点时髦的杭州人率先开启了“人脸识别”自助餐饮（人脸支付就餐）在这里就餐者选餐后，通过餐盘底下的芯片屏幕上会立刻显示出需要支付的金额就餐者只需抬头“刷脸”然后点击支付即可完成结算“一秒结账，速度杠杠的！“未来酒店-无证入住预付押金、取房卡等待查房清点退房这些统统out刷刷脸即可checkin不用再等前台核对“你是你”从下单预定、登记入住，到进门，再到退房，全程可自助操作只需输入订单号设备便能自动取读身份信息唤醒人脸识别功能进行人证比对校验酒店轻松入住还有常常让人头疼的刷卡开房门总有房客找不到“正确打开方式”往往研究出一脑门的汗水也无法撼动房门丝毫现在开门不用再费劲掏房卡人脸识别设备1秒识别成功刷新开门体验除此之外杭城的这家AI酒店还提供刷脸梯控、刷脸消费、智能客房等房客在这里能享受一体化智能入住体验其实一一细数杭城的刷脸场景会发现“人脸”技术早就渗透进你我的生活不管是刷脸支付、刷脸考勤还是人证核验、刷脸门禁等“脸”作为个人身份证明是独一无二的生物标识这些分布在各个细分领域的企业基于“视觉AI第一股”旗下视觉开放平台的人脸识别SDK人证核验SDK活体检测SDK等开发出系列人脸识别创新应用让更多的人享受到科技的友善与便利时代在发展社会在进步相信，未来会有更多企业、团队和个人开发者利用视觉开放平台的免费离线算法开发出更多的“人脸”应用场景科技普惠就在眼前

人脸识别技术无论是配合式还是静默式，都可以配合RGB单目活体、IR双目红外活体、3DDepth三种技术路线使用，从而进一步提升防范能力目前国内已有算法平台开放了相关技术。譬如视觉开放平台免费开放的ArcFace人脸识别SDK，同时支持RGB和IR红外活体检测。该算法不仅能实现高鲁棒性的判断，可供开发者满足各类场景需求，而且还支持完全免费、离线使用。谈到RGB单目活体、IR双目红外活体、3DDepth这三种技术路线，在防范能力和使用成本上又各有差异。一、RGB单目活体视觉开放平台RGB单目活体检测技术，采用普通RGB摄像头即可，通过分析采集摩尔纹、成像畸形、反射率等人像破绽，从而获得活体检测所需要的识别信息，通过多维度的识别依据保证了识别的准确性。特点：采用普通单目摄像头，所以成本较低，对屏幕成像和纸张照片类攻击有着良好防御性。二、IR双目红外活体视觉开放平台IR双目红外活体，在RGB单目活体的算法能力基础上，加入了红外摄像头。由于红外图像滤除了特定波段的光线，天生抵御基于屏幕成像的假脸攻击。事实上，不管是可见光还是红外光，本质都是电磁波。物体成像与其表面材质的反射特性有关。

人脸识别门禁　　视觉开放平台的免费、离线人脸识别SDK在赋能智慧交通的过程中，除实现乘车过程“全程电子化”，也显著提升了交通设施的流转效率，同时确保人票一致，提高公共安全，更能沉淀用户信息，为城市交通规划提供长期帮助　　事实上，公共交通只是所赋能的大量场景中的一个，免费离线的人脸识别算法正以极快速度渗入各细分场景，包括智慧楼宇、智慧旅游、智慧工地、智慧校园、智慧出行、智能机器人等等。在刚刚发布的半年报中，更进一步表示：“2019年下半年，公司将会进一步加大开放和支持力度，以期大幅度降低人脸识别落地应用的准入门槛”。　　人工智能已经站在了技术与商业的临界点。AI产业化落地全面爆发的当下，谁能抓住机遇，谁就能在AI商业变现的大时代中占有一席之地。为加速推动AI技术产业落地，将在209月19日举办“Newvision|AI无限”——AI落地赋能创享会·南京站，届时将邀约江苏本地产业界合作伙伴，共同探讨人工智能赋能行业现状，更有最新应用案例、行业资讯与产业链资源对接，助力参会嘉宾立足行业最前沿。

照片人脸识别软件为了帮助更多客户获取精细化运营工具，视觉开放平台推出了智慧商业VIP识别应用，凭借丰富的功能和可拓展性，助力客户零门槛、低成本、高效率搭建线下消费场景的智慧商业解决方案【CRM管理amp，智能决策，最大化场景价值】对线下消费场景进行数字化升级时，客户关系管理（CustomerRelationshipManagement，CRM）是无法绕开的核心。通过对客户数据的积累和分析，对既有客户及潜在客户进行针对性管理，可以提升销售转化与客户留存，这也是智慧商业的关键之一。然而在实际操作中，人工完成CRM录入相当困难：首先商场人流量巨大，人工录入并不现实；另外，当顾客二次光顾时，光凭肉眼与记忆，很难将人脸与客户信息准确关联，也就无法快速把握进店顾客的消费心理和购买意向，从而针对性地调整导购策略。智慧商业VIP识别应用为解决这一难题提供了方案：基于人脸识别与大数据功能，让精准高效的CRM录入与VIP管理成为可能。当顾客进店时，人脸抓拍机自动抓取人脸，系统根据人脸信息与已有顾客信息比对，准确定位到会员顾客信息（性别、年龄、喜好、购买记录、最近光临时间等），同时将多次进店顾客标记为回头客。实现门店工作人员的精准服务和引导，从而全方位提升客户体验。另外，智慧商业VIP识别应用利用人脸识别、属性识别等技术，将零售环境下的“人-货-场”产生的信息进行结构化提取、数字化表达，自动记录重要信息，比如获取门店客流、新增客流等基础信息，以及群体顾客在不同商品区域的流动和停留情况等个性化信息。结合系统记录与CRM数据，店铺运营者可以生成精准的消费者画像和标签，并根据会员和非会员输出不同的信息。在此基础上，运营者能进行多维度对比分析，最终掌握客流统计、运动轨迹、会员识别、属性分析、区域热度分析、店铺楼层关联度分析等关键数据，构建一条从行为感知、理解、综合数据分析到最终决策的自动化链路，从而实现精细化运营。在这一过程中，原本疲于记录和检索信息的店员也可以获得解放，在充足的信息支持下为客户提供更好服务；店铺则能够在降低人力运营成本的同时，提升销售转化率；商场则可以通过VIP系统与用户画像，为顾客推送心仪的商品信息和优惠券，从而实现高效引流，在构建“近景营销”闭环的同时，提升商场整体坪效。

　　针对人脸识别等视觉AI算法门槛高、成本贵的问题，推出了以离线算法为主的人工智能开放平台，免费开放了人脸识别、活体检测、人证比对、人脸属性分析等离线SDK利用这些SDK，企业可根据需求进行二次编程，实现相应技术的应用落地。　　目前，智慧景区落地的核心障碍主要有两点。一方面，景区需要投入高昂的成本替换原有的票务等系统和设备。另一方面，作为最前沿的科技，人脸识别等AI技术拥有很高的壁垒。传统的旅游产业服务商很难单独完成算法的研发及软硬件的集成，需要借助AI算法供应商的参与。开放视觉人工智能平台的目的，就是为了将应用AI技术的门槛和成本降至最低，并且通过平台提供技术咨询，分享AI相关知识和成果，帮助企业更好的应用和落地，相信，随着AI的持续赋能，智慧旅游将会得到更加广阔的发展空间。。

4.车辆通道门禁管理系统（与干警通道共用一套系统）：与干警通道门禁管理系统和联合使用，严格控制外来人员的进出及检查5.考勤系统：红外人脸识别门禁系统兼有考勤系统，同时也可以根据每道门的实际情况，仅采用IC卡考勤系统，人脸识别与IC卡管理可以任意组合，方便管理。6.在押罪犯面像管理系统：利用红外人脸识别技术，将所有在押罪犯面像录入系统数据库，严密管理罪犯个人资料。此系统安装于侦查科，对所有在押罪犯进行人事资料管理，面像登记。3．整个门禁系统拓展图4．系统说明、配置介绍及实施流程4.1系统说明及配置介绍于监狱外大门安装1套人脸识别门禁管理系统主机，外接1个人脸识别终端及1个读卡器（采用双摄像头终端，彩色+红外），另安装一套身份证识别系统。1套人脸识别门禁管理系统主机，外接1个人脸识别终端及9个读卡器（采用双摄像头终端，彩色+红外）；安装一套人脸识别IDVR，连接干警通道及家属通道AB门外的摄像头（IDVR的功能：除有DVR功能外，另有面像捕捉功能）；安装8个报警盒矩阵，与门禁系统连接，并外接1000个柜子的柜锁，达到自动弹出柜子方便换B卡。1套人脸识别门禁管理系统主机，外接1个人脸识别终端及5个读卡器（采用双摄像头终端，彩色+红外）；于侦查科（或其他科室）安装1套人脸识别在押监狱面像管理系统主机，外接1个人脸识别终端（采用双摄像头终端，彩色+红外）于总监控室安装人脸识别服务器，用于备份数据，数据与考勤系统相配合，可进行人力资源管理，达成考勤；建立数据库，所有人脸识别门禁子系统及在押监狱管理系统共用服务器同一数据库，方便管理，以及及时共享信息。A门内侧、B门外侧及值班室或总监控室安装紧急开门按钮。在A门内侧及B门外侧值班室内部办公桌边或监控室安装开门按钮方便紧急需要时启动该按钮开门。）另外，由于紧急情况，例如，监狱监区内发生紧急情况，需要大量警力进入进入监区时，蝴蝶闸可保证常开或者常闭。此功能可用2种方式实现：A.如上所述，在值班室设置按钮，可根据需要安装带密码控制的按钮，以防止他人闯入值班室恶意控制该按钮。

当相似度大于这个阈值时，表示匹配成功，否则表示匹配失败设定的阈值越高，误识率约低，通过率也越低。　　　　单纯讲准确率是不恰当的。业内一般常用的是千分之一误识率下的通过率或者拒绝率来描述算法的准确率。　　　　化妆、易容、整容、偏头等对人脸识别的干扰　　　　如果我化妆、整容了，是不是人脸识别就不奏效了？如果我有意偏头扭头，通过人脸识别技术还能认出我顺利完成身份验证吗？这些方法容易骗过人脸识别吗？　　　　人脸识别系统主要依据人脸提取主要器官部位的轮廓关键点，并在关键点附近提取统计特征。这些方法更容易增加拒绝率，也就是人脸识别系统无法认定为本人。但是单纯靠这些方法，很难把一个人识别为另外一个特定的人。　　　　人脸识别技术是基于面部图像来进行识别，面部整形可能通过改动骨骼可能会造成面部的一定变化，但影响有限。　　　　如果在登记照片的时候化了浓妆，则容易掩盖自身脸部特征，可能会提高误识并增加拒识。与眼镜类似，如果戴了眼镜，会遮挡住面部特别是眼睛周围的特征点，这部分特征在识别过程中所占权重比较大，可能导致系统无法识别。　　　　相对于其他生物识别技术来说，人脸识别技术不需要人为配合，是非接触式的，可以在无感知的情况下完成身份验证，前景还是有的。

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。。

换言之，距离近的就有更大可能是同一个人另外需要注意，人脸识别和人脸检测并非同一技术。人脸检测是人脸识别完整流程中的一个环节。在用摄像头采集含有人脸的图像或视频流后，首先就需要用人脸检测技术自动检测、提取当中的人脸，随后才能进入人脸图像预处理及最核心的人脸特征提取环节。在实际商业落地中，人脸检测也可独立于人脸识别进行使用，典型应用如近期在海内外大热的AI测温机，只在检测到人脸时激活测温模块，从而降低产品长期运行的损耗与能耗，该过程就无需对人脸进行识别。【了解这些指标，你也能评价算法】在理想状态下，人脸识别准确率越高越好，但算法在产品化时会受到逆光、暗光、强光、识别角度等诸多实际因素的影响。因此，脱离使用场景单独考量算法的识别准确率参考价值不大。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：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。