人臉識(shí)別控制主機(jī)的主板性能同樣是影響人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率的重要因素

人臉識(shí)別系統(tǒng)計(jì)劃應(yīng)用于公安、航空、港口、海關(guān)、銀行、大型企事業(yè)單位、大型會(huì)議活動(dòng)、高端會(huì)所、重要的街道、碼頭等場(chǎng)所的安全防范，將為當(dāng)前復(fù)雜國(guó)內(nèi)外安全形勢(shì)下的安全保衛(wèi)、安全防范帶來(lái)革命性的變革　　動(dòng)態(tài)人臉識(shí)別的優(yōu)勢(shì)　　（1）通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)仿真人眼，符合人類的識(shí)別習(xí)慣?！　。?）不需要與設(shè)備直接接觸就能采集人臉圖像；　　（3）不需要專門(mén)配合采集設(shè)備，被采集者不易察覺(jué)，幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像；　?。?）計(jì)算機(jī)仿真視覺(jué)準(zhǔn)確率達(dá)到99%以上，而且不會(huì)疲勞，比人眼更加可靠。。

在線人臉識(shí)別”比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗也就是說(shuō)，人如果發(fā)生微小變化，系統(tǒng)可能就會(huì)認(rèn)證失敗。如今，保守估計(jì)，人臉識(shí)別技術(shù)準(zhǔn)內(nèi)確率能達(dá)到95%，但沒(méi)有達(dá)到100%。同時(shí)，對(duì)于雙胞胎，由于相似特征太多，人臉識(shí)別基本不可能完成。14年人臉識(shí)別系統(tǒng)工程施工經(jīng)驗(yàn)，如果您對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)系統(tǒng)工程有任何疑問(wèn)或需求，請(qǐng)致電或在線咨詢！也可到我們的官網(wǎng)留言咨詢、官網(wǎng)：、我們7-24小時(shí)為您服務(wù)。。

郵件防泄密比如算法精確度上，國(guó)內(nèi)國(guó)外的人臉識(shí)別技術(shù)大多數(shù)在開(kāi)源OPENCV等開(kāi)源庫(kù)上進(jìn)行新規(guī)則添加（深度學(xué)習(xí)進(jìn)行疊層運(yùn)算），公司之間的識(shí)別正確率差異僅僅在小數(shù)點(diǎn)上，99.6%-99.7%提升效果并不明顯人臉識(shí)別系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)成如圖所示使用方先將人員的照片傳輸?shù)?a href="http://cliqngo.com">人臉識(shí)別系統(tǒng)主機(jī)中，前端攝像頭再采集到人像后傳輸?shù)胶笈_(tái)，通過(guò)各自的軟件算法比對(duì)，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別功能。就當(dāng)前產(chǎn)品技術(shù)而言，除非面對(duì)人臉相似度極高或是3D仿真面具的情況下，各主流品牌的人臉識(shí)別準(zhǔn)確率均在98%以上。14年人臉識(shí)別系統(tǒng)工程施工經(jīng)驗(yàn)，如果您對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)系統(tǒng)工程有任何疑問(wèn)或需求，請(qǐng)致電或在線咨詢！也可到我們的官網(wǎng)留言咨詢、官網(wǎng)：、我們7-24小時(shí)為您服務(wù)。。

人臉識(shí)別軟件因此為提高人臉識(shí)別準(zhǔn)確率，在采光照明條件不好的場(chǎng)合需增加補(bǔ)光設(shè)備硬件因素，硬件因素是指人臉識(shí)別系統(tǒng)中攝像頭和控制主板的性能。常用的人臉識(shí)別攝像頭像素在200萬(wàn)至400萬(wàn)像素之間，根據(jù)不同廠家不同型號(hào)性能各有差異，不一定是像素越高越好。另外在人流量較小的出入口采用一般靜態(tài)人臉識(shí)別即可，而在人流量較大的出入口的攝像頭就必需具備超寬動(dòng)態(tài)，運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)墓δ?，以保障人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率。人臉識(shí)別控制主機(jī)的主板性能同樣是影響人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率的重要因素。因此，在選用人臉識(shí)別設(shè)備時(shí)，必需考慮到其主板的運(yùn)算能力，存儲(chǔ)能力，環(huán)境適應(yīng)能力這幾個(gè)方面的因素，配合其軟件算法，用以保障提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率。軟件因素是指人臉識(shí)別算法的提升與優(yōu)化，人臉識(shí)別算法的原理是系統(tǒng)輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中的若干已知身份的人臉圖象或者相應(yīng)的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識(shí)別的人臉的身份。常用的人臉識(shí)別算法有4種基于人臉特征點(diǎn)的識(shí)別算法、基于整幅人臉圖像的識(shí)別算法、基于模板的識(shí)別算法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別的算法。通過(guò)對(duì)各類算法的進(jìn)一步提升也是提高人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率的重要方式。14年人臉識(shí)別系統(tǒng)工程施工經(jīng)驗(yàn)，如果您對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)系統(tǒng)工程有任何疑問(wèn)或需求，請(qǐng)致電或在線咨詢！也可到我們的官網(wǎng)留言咨詢、官網(wǎng)：、我們7-24小時(shí)為您服務(wù)。。

QQ聊天記錄審計(jì)與此同時(shí)，這些產(chǎn)品背后的中小創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)企業(yè)也同樣獲得了與時(shí)代共同成長(zhǎng)的機(jī)會(huì)　　通過(guò)視覺(jué)平臺(tái)的算法賦能，人臉識(shí)別創(chuàng)新應(yīng)用已經(jīng)在智慧校園、智慧社區(qū)、智慧旅游、智慧樓宇、智慧出行等多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)商業(yè)落地，未來(lái)，視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)將賦能更多行業(yè)，助力更多中小企業(yè)在應(yīng)用場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)智慧革新。

例如，下面是人臉識(shí)別SDK的安卓Demo（所有代碼都在下載的安卓SDK里面，打開(kāi)AndroidStudio加載項(xiàng)目即可編譯安裝）其中人臉識(shí)別Demo的主頁(yè)如圖所示，因?yàn)槭荄emo所以相對(duì)簡(jiǎn)單。???????下邊是人臉屬性識(shí)別的效果頁(yè)面，從圖片可以看出，算法檢測(cè)出了人臉、估計(jì)出了年齡、性別、人臉三個(gè)角度，是否是活體以及特征提取和相似度的計(jì)算。???????另外，筆者也嘗試了Ubuntu版本的人臉識(shí)別以及Windows版本的人證合一的SDK，發(fā)現(xiàn)調(diào)用起來(lái)都非常的方便，官方寫(xiě)的Demo代碼也非常的簡(jiǎn)潔易懂?？偨Y(jié)???????經(jīng)過(guò)小算農(nóng)的總結(jié)，從性價(jià)比來(lái)看，離線SDK使用本地算力可以做到完全免費(fèi)商用。而云服務(wù)API是基于云端算力，很難真正免費(fèi)開(kāi)放，尤其是用戶規(guī)?；径荚趲资f(wàn)甚至上百萬(wàn)、上千萬(wàn)的APP產(chǎn)品應(yīng)用中，云端調(diào)用的收費(fèi)還是比較高昂的。???????從應(yīng)用場(chǎng)景來(lái)看，云端API受到網(wǎng)絡(luò)條件制約。對(duì)于追求低時(shí)延，穩(wěn)定高效、用戶體驗(yàn)的閘機(jī)門(mén)禁、刷臉考勤、人臉測(cè)溫通行等產(chǎn)品應(yīng)用中，也更推薦離線SDK。???????因此綜合來(lái)看，視覺(jué)開(kāi)放平臺(tái)的免費(fèi)離線人臉SDK，是一個(gè)比較不錯(cuò)的選擇。順便提一個(gè)細(xì)節(jié)，筆者自己在嘗試用SDK搭建一個(gè)應(yīng)用時(shí)，遇到了關(guān)于“活體檢測(cè)和人臉特征值提取多線程調(diào)用”的小疑問(wèn)。于是，通過(guò)工單系統(tǒng)提交了技術(shù)支持需求，不到1天時(shí)間就得到了相關(guān)技術(shù)人員的1對(duì)1輔導(dǎo)，畢竟是科創(chuàng)板上市企業(yè)。

人臉識(shí)別系統(tǒng)由哪些設(shè)備組成？人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別人臉圖像采集及檢測(cè)：1、不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。2、人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。人臉圖像預(yù)處理：對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理。對(duì)于人臉圖像而言，其預(yù)處理過(guò)程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。