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發布時間:2021-05-05 09:03  
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人臉識別核心優勢。
IP67防護等級, IK08防1暴等級
采用嵌入式Linux系統、功耗低,運行更穩定、數據更安全
不懼高溫嚴寒,工作環境-30℃~70℃,濕度小于90%(無凝結)
專業ISP圖像處理,超1強智能寬動態,無畏強光、逆光和黑暗,適應各復雜光線場景
人臉識別智能功能。
雙目攝像頭,支持活1體防偽,解決照片欺騙問題
支持人臉優選,人臉增強與人臉曝光,提高成像質量
支持多人臉識別、1大人臉識別模式,人臉識別率高達99.7%以上
支持刷臉并刷1卡、刷臉或刷1卡、僅人臉、僅刷1卡四種識別方式,滿足多樣需求
標配3萬級人臉庫和3萬IC卡庫,毫秒識別通過、人臉識別速度(1:N)≤0.2S/人
采用智能處理器,基于深度學習的人臉識別與抓拍信息提取,極大的提高了人臉抓拍率。
人臉識別技術流程。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。
人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些1能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投1票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。

人臉識別具有的優勢。
人臉識別的優勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。
所謂自然性,是指該識別方式同人類(甚至其他生物)進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別,人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的,另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等,而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性,因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。

人臉識別技術的發展和應用。
隨著人工智能發展的日新月異,人臉識別技術從1初應用的公共安保和視頻監控領域走向更多的社會應用場景:通過監視器的布控和個人圖像分析預防街頭路面等公共場所的犯1罪和暴1恐行為,進入教育系統偵測學生上課的出勤率和專注度,參與醫院對重1癥病1人照護協助和家屬異常情緒的偵知等。一般認為,在人臉識別技術的軟件開發分析和設計階段,設計者應考慮人的基本權利原則和法律上的要求。然而隨著人工智能研究領域的增長和智慧城市的發展,人臉識別已經進入定制化時代,降低了棄用技術的社會傾向,基于各自設計目的和理念投放于不同領域成為不可逆轉的潮流趨勢。人臉識別技術在“引入”環節的法律限定問題似乎已經被全球人工智能浪潮所“淹沒”,但這并不能取代人臉識別技術在“適用”環節的道德問題和法律意義之討論。
