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

人证比对一体机?????????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。?????????除智慧酒店外，人脸识别算法也大量应用于应用于智慧楼宇、智慧旅游、智慧工地、智慧校园、智慧出行、智能机器人等场景，其免费、离线的特点备受广大中小型企业的青睐，据悉使用人脸识别算法的激活设备已经达到数千万台。?????????人脸识别设备大规模应用的同时，相关规范也在同步出台，这有助于行业生态的良性发展。

人脸识别??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。??南京某智慧教育解决方案提供商：3.0版本支持全角度人脸识别，使用更方便，体验更好。??关于视觉开放平台：??视觉开放平台，源自20余年来在计算机视觉行业的深厚积累，自2017年FreeSDK上线以后，先后经历三次大版本更新，实现了AI算法、计算架构与应用场景的融合创新，成为软硬一体的视觉开放赋能平台，输出大量可快速商业落地的先进算法，免费提供人脸识别、人证核验、活体检测SDK以及开发应用套件，可应用于智慧楼宇、智慧旅游、智慧工地、智慧校园、智慧出行、智能机器人等诸多场景。??目前，视觉AI算法在业内遍地开花，平台注册开发者近10万，覆盖超100种细分应用场景，赋能超1000种创新应用，采用人脸识别算法的激活设备达到数千万台，应用于数万家智慧酒店与社区门禁，超十万所智慧学校与智慧工地，数十万台驾培车辆，全国十多个城市的公交线路与数百个城市的自助政务机也全面搭载的人脸识别算法。??视觉开放平台不仅在ArcFace3.0版本中提升了算法性能与开发效率，还将秉承赋能行业的初心，坚持提供免费、离线的优秀算法，为开发者和企业用户打造高效易用的视觉AI引擎，为行业创新升级提供源动力。。

人脸识别考勤软件他们在整条产业链中并不处于优势地位：既不直面终端用户场景和需求，导致对于产品的理解和创新有限；同时也不具备软件研发能力，只能根据订单生产硬件，发展到一定规模后容易撞上“天花板”???????尤其在实际项目中，人脸识别硬件需要对接实际的应用系统才能满足客户最终需求，如门禁系统、考勤系统、测温通行系统等。但是，硬件厂商主要将研发资源投入硬件研究、生产和销售上，缺乏软件开发能力。如果要扩展市场、提高议价能力，就必须加大投入进入不擅长的软件开发领域，或者捆绑合适的应用服务商合作竞标，这也是人脸识别领域中硬件厂商普遍面临的困境。???????据了解，已经有部分硬件厂商，因为无法快速得到软件能力的支持，导致花费大量时间讨论和确定软硬件结合的集成方案，更甚者，严重影响项目的交付周期。???????经济学上有一个名为“价值链”的理论：在一个企业众多的市场活动中，真正创造价值的经营活动才是价值链上“战略环节”。企业想要长期保持竞争优势，就必须掌握更多战略环节。那么对于硬件企业而言，如何掌握软硬集成能力、客户拓展等战略环节呢？或许拥抱第三方、中立且开放的AI产业平台会成为破局之策。【开放平台助力破局——向内获取技术支持，向外得到渠道拓展】???????“对我们这类靠硬件起家的企业而言，算法与软件研发很困难，不仅要重新组建研发团队，还需要海量数据对算法进行长期训练。”星马电子总经理程俊说，“但引入视觉开放平台的算法和技术之后，我们在短时间内就完成人脸识别测温机的软硬一体化落地，从单一的硬件制造商升级为具备解决方案能力的综合型企业。”???????基于提供的ArcFaceGo应用套件，硬件厂商可以快速甚至零代码搭建人脸识别闸机通行、刷脸考勤以及人脸识别测温等应用。

人证比对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。。

人证比对软件哪里有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。通过对各类算法的进一步提升也是提高人脸识别系统准确率的重要方式。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。

　　随着人脸识别商用落地的逐渐成熟，越来越多的细分场景正引入刷脸功能，以进行数字化和信息化转型，以提升运营效率及安全性，智慧校园正是当中的典型场景　　与传统校园所有管理功能都依赖老师不同，智慧校园以物联网技术为基础，全方位实现教育信息化，构建具有感知全面、响应及时、智能综合、随需应变、高效运行等特质的数字化校园，打造推进教育信息化2.0时代。为实现以上特点，基于人脸识别功能的电子班牌和校园一卡通正成为智慧校园的标配。01智慧电子班牌　　智慧电子班牌是智慧校园引入人脸识别功能后的代表产品，显著提升选课排班与考勤管理效率。　　学生通过智慧校园平台进行选课，人脸识别可以代替传统的密码登录，以提升选课安全性，课程会展示在电子班牌终端，以便学生随时查阅。　　前往教室上课时，该教室的摄像头会抓拍人脸信息，与事先录入学校后台系统的人脸库进行比对，帮助教师自动化进行考勤签到或签退。相应的考勤数据也会展示在班牌上，既督促学生按时上课，也帮助老师更高效地了解学生出勤状况，进行班级管理。　　与传统纸质签到、口头点名、手动刷卡不同，学生只需通过摄像头抓拍到人脸信息，即可实现毫秒级打卡签到，多个学生同时通过摄像头的情况下也可以完成准确识别，实现批量打卡，大大节省了签到时间，提升了课堂教学效率。此外，刷脸考勤使得签到更加规范，避免代签情况的出现。　　人脸签到数据可追溯，使得班级考勤率和个人出勤率一览无余，帮助老师、家长更好地了解学生状况。02“人脸识别”校园一卡通　　校园一卡通是师生身份的唯一标识，用来刷卡消费、刷卡进宿舍、刷卡签到等。

为了提高全民体质，提升体育发展水平，国家综合社会发展实际，提出了全民健身运动计划，旨在通过以社区为单位积极开展全民健身活动，实现居民身体素质和体育发展质量的双提升全民健身时代已经到来，健身产业也随之进入了快速发展的阶段　　根据艾瑞报告显示到2025年健身行业将达到3万亿市值规模。而传统健身房的运营模式由于存在数字化程度低、人力成本高、服务效率低等问题发展屡遭瓶颈迫切需要智慧化的转型升级，不少企业开始探索新的运营模式。某公司就是一家专注于健身房智能物联的方案提供商该公司采用创新的核心理念借助视觉人工智能开放平台将人脸识别技术有效地应用在闸机通道、会员身份验证等实际场景目前其解决方案已经落地200多家健身房覆盖省份达24个。　　人脸识别作为时下最火热的人工智能技术之一正在被越来越多的行业所运用健身房刷脸闸机通道就是一种新的应用场景人脸闸机一般可安装在健身房入口拥有权限进入健身房的会员需事先录入自己的人脸注册照日后进入健身房无需通过门卡、指纹等传统方式开门而是通过摄像头快速抓拍人脸的方式认证认证成功之后即可快速开闸，这样一来，不仅省去了刷卡验证时间，还能防止会员因为忘记带卡而无法进门的情况，极大提升了会员的满意度和忠诚度，对于健身房来说无需增添前台人力成本真正实现了降本增效提高了健身房的运营效率。　　据了解该公司所应用的人脸识别技术是由算法提供商ArcSoft公司提供的。依托人脸识别算法并结合不同客户的需求提供个性化的解决方案再加上自身在健身行业多年的经验得以迅速将技术落地实现传统健身房的转型升级。除了人脸闸机、人脸签到这样的应用场景人工智能在智慧健身房的领域还有很大的空间。为完善健身会员智慧管理体系3D扫描技术可帮助健身会员清楚了解自己的身体情况及健身效果，年龄、性别识别可帮助健身房了解健身者信息帮助精准营销。　　而像人脸闸机通道及人脸签到一体机这样的新型产品除应用在健身房以外办公楼宇、工地、学校、企事业单位、酒店、会所等场景均可以安装提升便捷的同时更保障了安全性。由此可见人脸识别技术的枝桠早已探入各行各业。

“刷脸”消费、“刷脸”出行、“刷脸”办公、“刷脸”考勤等各种各样的创新应用出现在我们的生活日常中，深入地改变着我们的生产生活方式。最近，成都高新区婚姻登记处也正式启用了“人脸识别”系统，通过该系统办理婚姻登记业务，能迅速核实身份，避免误差。　　据成都高新区婚姻登记处的工作人员介绍，现在的“刷脸结婚”十分方便，只要将台面上的摄像机分别对准新人双方，不到一秒，电脑上就自动对比显示了其与公安数据库的人脸相似度，就连双胞胎，微整形都能正常进行人脸识别。　　过去一些登记者由于未到法定年龄等问题，试图采取冒用长相相似的亲人身份证进行结婚登记，现在的人脸识别系统有效杜绝了冒领身份登记结婚等问题，而且前来登记的新人们，再也不用担心因为化妆太美与身份证照片不像而领不到结婚证的问题了，对于新人们的落地体验也上升了一大截。　　目前成都高新南区共有7个婚姻登记窗口安装了“人脸识别”系统，高新东区和西区后续也将陆续配备该系统，很快就可以推广到全市，乃至全国的婚姻登记处，从此开启“刷脸结婚”的新时代。。

实际上，所谓的Viola-Jones算法非常快速和简单，很快就被内置到标准的傻瓜相机中他们的部分诀窍是忽略面部识别中更加困难的问题，而只关注检测。他们也只关注从正面看的面孔，忽略了从一个角度看到的任何面孔。鉴于这些界限，他们意识到鼻梁通常形成一条垂直线，比附近的眼窝更亮。他们还注意到眼??睛经常处于阴影中，因此形成了较暗的水平带。因此，Viola和Jones构建了一种算法，该算法首先查找可能是鼻子的图像中的垂直亮带，然后查找可能是眼睛的水平暗带，然后查找与脸相关的其他一般模式。由他们自己检测，这些特征都没有强烈暗示面部。但是当它们在级联中一个接一个地被检测到时，结果是图像中的面部的良好指示。因此，这个过程的名称：探测器级联。由于这些测试都很简单，因此生成的算法可以快速实时运行。但是，虽然Viola-Jones算法对于从正面看到的面部是一种启示，但它无法从任何其他角度地发现面部。

?????????造成这一差距，除了算法自身鲁棒性和性能之外，由于模糊、遮挡、大角度、逆光暗光等复杂环境引起的人脸图像质量问题也会导致人脸识别准确率过低，需要多次重复识别才能成功，从而整体耗时被大大拉长?????????我们知道当图像质量越差，那么人脸识别的准确率就越低。如果可以将人脸图像进行标准化评估，去除低质量图片，将筛选后质量符合标准的图像才送往下一个流程中，那么识别效率将大大提升。这就是实现人脸识别无感通行的一项重要技术——图像质量检测算法（FQ），《从零学习人脸识别》系列公开课第六期就对该算法进行了详细介绍。人脸图像质量检测算法的原理?????????与人脸识别一样，图像质量检测算法（FQ）也是基于特征提取原理，通过神经网络从海量数据中学习获取人脸质量检测关注的特征（主要包括光线、模糊、角度、遮挡、表情、噪声等）并进行质量判断。每个特征以特定的数值来表示，比如下图的人脸特征向量为（0，1，0，1，1），即强光、中度模糊、中等遮挡、大角度、大表情。?????????当然，这个特征向量可以无限扩充，将特征的描述越细致，特征向量就越精确，光线可以增加暗光、低光，模糊可以增加轻微模糊、中等模糊。以视觉开放平台的图像质量检测算法为例，在噪声特征中甚至可以扩充到六十四位以上的特征。?????????在提取特征向量后，各张人脸图片的特征杂乱无序地分布在向量空间里。此时，通过对数据进行学习，质量好的样本尽可能聚集在中间，而不好的被推离。最后根据计算样本到圈中心的距离，得到一个质量分数。