地鐵人臉識別系統廠家廠家實力雄厚

人臉識別，已成趨勢。關于人臉識別各種碎片式的報道早已屢見不鮮，有的仍在穩步推廣，有的早已悄然落幕。不過，在探討一項技術是否具有實現大規模應用的能力時，我們必須要從技術和商業模式兩個維度來思考。我國的《網絡安全法》明確將個人生物特征識別信息納入個人信息的范圍，但對于信息的使用、存儲、運輸和管理仍需進一步細化。

人臉識別技術在教育行業的應用前景廣闊。譬如，在教學場景中，人臉識別技術通過對學員面部表情的識別，可以判斷哪些學員走神、瞌睡，并及時做出提醒；它還可以通過情緒識別判斷出學員聽課是否存在困難、哪些學員能夠輕松接受等，進而因材施教，為學員提供個性化的學習方案。

近年來，人臉識別技術在越來越多的場景得到應用：封閉場所刷臉進門，買東西時刷臉付款，機場火車站刷臉驗證身份，甚至出現了刷臉取廁紙、刷臉扔分類垃圾的嘗試。而市民們對各種場景下的刷臉認證也是褒貶不一。

“去銀行辦事，你把身fen證拿出來，柜員盯著你的臉看和身fen證是不是一致，這個過程是靠肉眼的，準確度和速度完全取決于工作人員的業務素質和眼力。”這類對身份驗證有剛性需求的場景就適合使用人臉識別技術，因為它又又準確，還有火車站高鐵站等等這些人liu量大且需要實名認證的地方使用人臉識別認證還是很方便的。

但是并無身份驗證剛需的場景使用人臉識別技術，大部分時候只是在搞噱頭，比如刷臉取廁紙，刷臉開廁所門等等，這些場景下使用人臉識別其實并不會帶來多大的方便，反而是更加麻煩了。

人臉識別技術是特指利用分析比較人臉臉部形狀和特征信息進行身份鑒別的計算機技術，人臉特征包括眼、鼻、口、眉、臉的輪廓、形狀和位置關系。識別時用攝像機采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像采取一系列相關技術措施，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理、記憶存儲和比對辨識，達到識別不同人的目的。因環境亮度、攝像角度以及被識別者面部表情各不相同，使得人臉識別非常復雜。此外，人臉識別系統對光線的直接照射，尤其是日光非常敏感，這種情況下錯誤拒絕率會大大提升，有些情況下甚至根本不可能進行識別。