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人脸识别系统属于哪种安防手段
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贡献者回答视觉伟业针对医院安防的现状，研发了医院人脸识别系统，有以下几个优势特点：1、人脸识别进出医院，不法分子出入留影；
2、提高视频实战效率，增强时间预判能力；3、联动监管，避免消息滞后，提升管理效率；4、智能监控，节约成本，提高效率；5、多重等级门禁防护，人员权限设置。
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安防博览会2021
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贡献者回答 引言
作为十四五的开局之年，2021年将开始重装启航，在过去的5年里，我国不论是经济、文化还是其它方面都得到了巨大的发展； 科技 技术水平也在不断地提高，在这里面，视频监控系统在公共 社会 安全方面以其技术+智能的特点，成功实现 社会 安全防御保护，同时视频监控系统也完成了从“看得见”“看得清”到“看得懂”的 科技 技术发展，成功推开了智能安防的大门。
为何AI技术纷纷落地视频监控
在人工智能、5G、IoT突破融合的趋势下，各地加速智慧城市建设，城市安防更是加深发展，利用深度学习技术来理解视频内容，使得安防领域成为人工智能技术最大应用场景之一。安防，被视为下一个即将爆发的市场，是国内现阶段人工智能直接创收最多的行业。未来每个新增摄像头的背后，AI都大有可为，预计到2022年整个市场将达到万亿规模。
安防领域一直被认为是人工智能技术落地最好的行业之一。而这主要源于安防本身的两大特性：首先，以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求；其次，安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。
而从目前市场现状来看，鉴于安防领域巨大的市场规模和可观的营收利润前景，也恰恰使其成为众多AI巨头以及创业公司的必争之地。
目前，在整个行业上下游环节的参与方分别包括：上游，包含了视频算法提供商、芯片制造商、图像传感器、镜头模组等其他核心零部件；中游，包含了硬件供应商、软件服务商、系统集成商、运营服务商；下游，为终端行业应用，涉及政府、行业、民用等领域，涵盖家庭、公安、交通、金融、学校、出入等方向。
趋势之一：AI中台
“中台”一词源是活跃在IT和互联网行业的专业概念，进入智能安防产业和系统框架之后，其本质上和安防行业之前提的大数据基础云平台是同一个概念。以天地伟业为首的龙头安防企业已经在实践“AI中台”战略，推出了自家的中台架构。在他们看来，中台架构的构建可以更好地打通各产品的数据和前端业务，更直观地体现安防行业除前端、应用之外基础架构的重要性，实现数据和应用的分离，支持业务应用的快速开发，提升企业内部业务线进行协作的效率。
AI开放中台的主要作用是对上层应用平台提供开放聚合的智能分析计算的能力和标准应用接口，包括算法服务能力、视频支撑能力、数据存储能力、服务资源能力、场景应用能力等。AI开放平台为了降低开发者的使用门槛，大多能提供免费的公用硬件资源、标准规范的开发语言以及快捷易用的操作方法，有些经验的开发人员只要提供大量的样本，就能通过AI开放平台针对自己的应用需求进行优化和改进。基于AI开放平台，企业可以选择聚焦核心技术突破，针对具体应用场景进行图像分析和训练标注，也可以选择与AI生态伙伴合作，基于第三方的成熟优秀的AI技术，自己专注用户的业务应用。目前，软件算法的开源优化和芯片算力的快速提升使得人工智能形成了真正开放的巨大生态。而AI安防平台的推出，也为安防企业和AI企业快速普及、加速技术孵化演进、鼓励行业应用创新和扩大商业版图布局，提供了重要的技术支撑。
以天地伟业的 社会 治理解决方案为例，前端产品主要是用于边缘节点计算的AI摄像机，云端产品主要是人脸识别比对服务器、图像结构化分析服务器、行为分析服务服务器。融合在前端产品和云端产品的算法可以持续升级优化，还可以根据客户的特殊需求进行定制，原因就是基于AI开放平台实现了算法分析和业务应用的独立，通过标准统一的接口，让合作伙伴专注各自的领域，结合行业具体应用需求和承载的硬件资源，实现灵活快速的优化配置，为不同行业不同场景提供了最优性价比的组合方案。
趋势之二：数据融合
视频监控业务是一个典型的数据依赖型业务，依靠数据说话。可以说，大数据与视频监控业务有着天然的结合。典型的网络视频监控数据存储模型是一个由小溪汇聚河流、再汇聚到水库的蓄水方式。小溪数量增多、水量增大是水库蓄水量的保证，然而传统方式下蓄水量增大将提高水库建造成本和蓄水安全的要求。而采用分布式蓄水模式，在河流中游建立多个中间蓄水池，不仅可以减少主水库蓄水压力和成本，化整为零也提高 了就近用水效率。在大数据技术支撑下，网络视频监控数据存储模型可转向分布式的数据存储体系，提供高效、安全、廉价的存储方式。在视频监控业务中，错看漏看、来不及看等是常见的困扰点。大数据监控图像的回溯给许多安防监控管理人员带来了生理与心理的双重挑战。在大量人力投入的公安案件追溯中，都常常耳闻“看到吐”、“看到晕”等无奈和感叹。可想而知一般零售行业、金融行业等，对于视频监控图像的回溯就更为困难。在视频监控大数据趋势已经来临之际，依靠人眼去检索、查看所有视频图像数据已经不太现实。通过大数据技术实现视频图像模糊查询、快速检索、精准定位，让看变得简单迫在眉睫。视频监控业务中，看只是信息采集的方式之一，用才是业务应用的根本。视频监控业务的效率问题已经成为阻碍产业发展的关键瓶颈。随着视频监控摄像机覆盖广度、密度增大，视频图像数据量呈指数级上升，而视频监控数据的使用效率却在下降。智能交通应用、消费者行为分析应用等综合视频监控和图像智能分析的业务出现，正努力突破视频监控效率值及商业价值低下的瓶颈。通过大数据技术，进一步挖掘海量视频监控数据背后的价值信息，快速反馈内涵知识辅助决策判断是将视频监控用好、用善的金钥匙。
大数据视频架构是革命性的技术，特别在实时智能分析和数据挖掘方面，让视频监控从人工抽检，进步到高效事前预警、事后分析，实现智能化的信息分析、预测，为视频监控领域业务带来深刻的变革。在平安城市领域，实时汇总并综合分析各种公共安全数据和资料，为执法人员快速准确应对提供科学依据：如实时调阅现场视频录像、犯罪嫌疑人记录、同一地区的相似案件资料;进行地理、时间和空间的比较分析，揭示其犯罪模式和行为模式;追踪嫌疑人与其车辆的位置等。指挥人员也可以参照各种数据对不同来源的资料进行综合分析，制作指挥图；在智能交通行业，可以轻松监控摄像覆盖范围内的所有车辆的行驶状态、运行轨迹，快速分析出其是否违章，通过对海量交通数据的比对、分析和研判，实现指定车辆行驶路径、道路拥堵研判等功能；公有云服务领域，实现基于大数据的视频监控云服务，让摄像机仅通过互联网就能连接云端的视频监控托管服务，通过快速、智能的分析部署在云端的大数据，为小型企业、零售商店、餐馆酒店等提供实时监控视频和潜在风险管理，甚至能提供收费的基于视频内容的分析报告，如日常的客户数，平均队列长度等，创造新的商业模式。
趋势之三：产品即方案
对于人工智能行业化应用来说，算法、芯片以及大量的数据训练，确实是发展的重要因素，但是能否将技术与应用场景有效结合起来，形成切实可行的整体解决方案，才是决定行业发展的核心因素。AI安防普遍被认为前景广阔，但发展现状“碎片化”亦是共识。一方面，安防产业对AI 的需求非常旺盛，另一方面，AI落地进程困难而缓慢。目前安防行业主要在做人脸识别、车牌识别等单点AI应用，但每个场景、每个地方的需求都不尽相同，随着“智能+”走进了更细分的场景，新的场景提出更多的需求，这些需求往往需要跨领域的能力。当今 社会 的快速发展，让客户除了单一的人脸识别模块之外，更多地需要人车关联事件分析、人脸人体关联检索、全景多镜多任务协同等多个功能的叠加，而即使是相同的人脸识别，在公安、出入口、零售、交管等不同场景之中的应用方式也是不同的。
所以安防的场景化+AI的碎片化做相乘，最后的必然结果就是产品即方案，视频监控的前后端产品一定是可以自成体系，自成方案，解决用户的碎片化问题，场景化问题，个性化问题。
总结语
从行业来看，如今行业内部的羊群效应日益明显，海康威视作为业内绝对的领头羊，在智能安防领域全面发力；紧随其后的大华2020年刚刚完成内部整顿，来到了发展的抉择路口；华为的五年之约第一年将给我们什么答案；安防新三巨又能对传统安防企业造成多少竞争。2020年给我们留下了很多悬而未决的问题。相比头部企业的割据天下，对于中小安防企业而言，市场空间一降再降是不争的事实，很多解决方案的构成都离不开这些安防头部厂商的组件，随着头部企业对硬件价格的掌控越来越严，中小安防企业也迎来了突围的生死时刻。当前是新旧动能转换的重要时期，在AI、云计算等新兴技术加持下，安防应用与下游行业如应急管理、智慧园区、智慧社区、智慧养老等业务融合创新需求持续释放，共同为行业注入了持续发展的新动力。在市场认知日趋理性的驱动下，以及新技术的融合应用的日益成熟，AI产业化进程无疑将加快，未来产业的竞争将更加聚焦于解决方案、集成与运营能力。2021年，对于安防企业来说“活下去”已成企业目标，但“谋发展”仍是当下安防行业的共识。
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国内做人脸识别的公司
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贡献者回答 1、旷视科技
旷视科技
北京旷视科技有限公司以深度学习和物联传感技术为核心，立足于自有原创深度学习算法引擎 Brain++的创新企业，其核心技术就是人脸识别技术 Face++。Face++在过去几年中屡获嘉奖，风采夺目。2018年，旷视科技搭乘新零售的快车，与国内便利店数字新零售赋能商——鲜生活达成战略合作，并共同成立人工智能新零售研究院。
2、商汤科技
商汤科技
商汤科技SenseTime是全球领先的人工智能平台公司，在人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶等技术领域的创新成果，支撑了十多个垂直行业的AI变革。2018年4月25日，在creAIte创以智用——2018商汤人工智能峰会上，商汤科技发布首款智能汽车产品SenseDrive DMS驾驶员监控系统。该系统以原创领先的计算机视觉与深度学习技术，通过深度学习技术和嵌入式芯片优化技术结合，实现对驾驶员疲劳驾驶、驾驶分心、危险动作等驾驶员状态的实时智能检测与提醒，为驾乘安全保驾护航。
3、无图科技
无图科技
无图着重于保护隐私前提下实现的智能算法，它利用人工智能技术，将图像预处理提取人脸特征等步骤在设备本地完成，不存储或向服务器传输视频、图像等，保护用户的面部信息安全。同时无图人脸识别研发从参与公安部项目而来，专对东亚人脸做过准确率增强。将人工智能技术应用于校园教学、智慧养老、远程工作等实际应用中，减轻管理人员的工作压力。
4、智慧眼
智慧眼
智慧眼科技以计算机视觉技术为核心，专注于人工智能技术在安防、司法、交通、医疗、人社等领域创新应用。其中人脸识别技术在由Google举办的megaface百万干扰级的人脸识别算法挑战中成绩一度名列前两名，指静脉识别技术连续三年荣获全球算法挑战赛的冠军。其以人脸识别技术为核心打造的身份认证平台获得国家发改委“互联网+”重大工程项目，以视频结构化大数据平台为核心的解决方案在智慧城市建设中被多方应用。2018数博会上，智慧眼展示了基于FPGA芯片的人脸识别实时动态布控系统，获得广泛关注。
5、依图科技
依图科技
依图科技主要从事人工智能创新性研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设更加安全、健康、便利的世界。2018年3月23日，在青岛举办的“华为中国生态伙伴大会2018”上，华为携手人工智能公司依图科技，共同发布“华为-依图视频云人像大数据”解决方案，可以支持静态图片、动态视频流、动态图片流、低清画质、网纹噪音等各种复杂前端设备采集的数据处理，十亿级数据检索比对可秒级返回结果，误报率低至百亿分之一。
6、海康威视
海康威视
人脸识别技术在安防行业可以说是应用最早以及最广泛的。海康威视作为安防行业龙头企业，专注于安防产品、解决方案的供应，在扩大安防领域的同时，在人工智能领域不断深入。如传统人工智能企业不同的是，海康威视不仅做人脸识别的算法，也做人脸识别相关的产品及系统方案。2018年上半年，海康威视也推出了系列新品，人脸识别也是这些产品的核心支持技术之一。
7、云从科技
云从科技
云从科技是一家拥有自主知识产权核心算法，并参与人脸识别国家标准起草与制定的企业。2018年5月，云从科技发布“御眼人脸卫士”新品，作为云从科技专为公安用户量身打造的明星产品，旨在辅助公安快速便捷布控。以像机代替人眼的方式，对小区、商超、政府大楼、学校、医院、车站、监狱等重点场所进出人员进行实时监控。通过实时预警、陌生人识别、过往人员追踪，达到全方位掌控进出人员、维护重点场所治安的目的。
8、佳都科技
佳都科技
6月11日上午，佳都新太科技股份有限公司在广州会展中心正式发布了首款商用智能人脸识别终端产品。这款PCI-R6002系列人脸识别终端一体机是一款高性能、高可靠性的人脸识别产品，相比传统的人脸门禁考勤设备，佳都科技的这款产品通过了人脸识别设备研发的铁人三项，在算法、设计、应用三个方面均实现了突破。
9、深醒科技
深醒科技
同样专注于计算机人脸识别的研发的深醒科技，其识别技术主要是基于人的面部特征，针对图像或者视频检测其是否存在人脸，采用多视角人脸检测定位，并在人脸存在的区域进行检测，最终将面部各器官的信息与人脸库进行对比，完成识别。6月4日消息，深醒科技对外宣布，已获得由国科嘉和领投，国投资本、凯旋资本跟投的B融数亿元人民币融资。
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王者荣耀人脸识别有风险吗
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贡献者回答人脸识别在如今运用很广泛，很多APP的使用都需要人脸识别，但这个技术存在一些安全隐患，那么，人脸识别存在哪些风险？
人脸识别目前有两大风险问题：
1、人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。
2、人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。
3、人脸数据作为高敏感的生物识别信息，一旦被过度分析和滥用，将会对个人隐私权等权利构成侵害。
怎么规范管理人脸识别数据，保护大众隐私：
监管落后于技术，是新事物出现的常态，但是必须正视监管的重要性并进行施策治理。
首先，对相关人脸识别技术以及使用方面要制定法律法规或者规章制度，必须对不法使用“人脸数据”的相关责任人进行处罚，唯有提高违法成本才能降低违法行为。
其次，就是对“人脸识别”技术应用面进行严格管理，目前“人脸识别”带来的隐患问题并不主张大范围推行。毕竟技术的应用还需要技术的提升来进行保障。从“人脸信息收集”到“人脸信息应用”的过程，无数技术链条的衔接需要技术安全的监管保证，这方面的完善还有待时日。
最后，就是个人对本身人脸数据的监管，尽量减少“人脸识别”的使用，尤其是避免一些不明缘由的软件、系统的采集。从源头减低风险。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（玩的好不如躺的好）贡献的关于“王者荣耀人脸识别有风险吗”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续阐述下文用户【凹凸曼也有身材】解答的“人脸识别的发展趋势如何”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别的发展趋势如何
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贡献者回答人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别；
“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
扩展资料：
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测。
参考资料来源：百度百科－人脸识别
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人脸识别门禁系统的优点
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贡献者回答人脸识别门禁系统应用领域非常广泛，如：机场、火车站、汽车站、酒店、商场、便利店、企业、社区、景区、建筑工地、校园、政府单位、健身房等场所。
而基于视频的实时人脸识别系统，使用视频图像的比对，能够较好地满足安全的需求，在出入境管理方面有效监控。
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人脸识别系统有哪些功能
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贡献者回答云端管理：可通过用户后台、用户APP远程操作、管理，方便快捷。
领先算法：采用阅面算法，实现实时动态的多人脸检查追踪和高精度人脸识别。
精确识别：毫秒级别人脸信息识别处理，识别准确率可达99.9%。
稳定性高：动态人脸识别，轻松应对不同光线强弱的室内外场景和人脸化妆遮挡，稳定性强。
便捷易用：简洁系统操作界面，功能强大，能对人脸信息进行统计、分析并绘制成表。
应用广泛：人脸识别门禁系统适用于景区、社区、企业、工地、医院等多个行业领域。
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人脸识别在安防领域中的应用
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贡献者回答1．企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2．电子护照及身份证。这或许是未来规模最大的应用。在国际民航组织（ ICAO）已确定，从 2010年 4月 1日起，其 118个成员国家和地区，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月 26日之前必须使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到 2006年底已经有 50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（ Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理[7]。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3．公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4．自助服务。如银行的自动提款机，如果同时应用人脸识别就会避免被他人盗取现金现象的发生。
5．信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
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