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识别人脸软件
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最佳答案人脸识别是资本和人才的比拼 应用场景日渐多元化
• 人脸识别是起点,独角兽们的人工智能会走得更宽
• 人才助力人脸识别独角兽 大鱼吃小鱼、优胜劣汰
资本一向是判断某个领域前景的风向标,人工智能成了毋庸置疑的风口——人工智能领域的投融资在迅速增多,人工智能的企业数量也在随之增多。公开资料显示,从2016年1月到2017年2月这一年间,人工智能领域融资事件共发生360余起,几乎平均一天达成一项融资。
不过,科技互联网领域盛极一时的领域都有周期性,经过了非理性的疯狂生长,终会退烧,重回理性成长轨道。创新工场创始人兼CEO李开复曾表示,明年初将会出现第一波倒下的AI公司以及投资人。
一个新兴细分领域刮起台风之时,总会吸引众多的创业者和热钱投入其中,但最终经过几轮淘汰赛的比拼和角逐,最终市场上只会剩下几个寡头甚至一个超级巨擘的局面,从百团大战、打车软件大战、到共享单车,再到人工智能以及更细的人脸识别,都将会是这样一个优胜劣汰的过程。
目前,人脸识别的江湖中,商汤、旷视、云从、依图,被李开复称为人脸识别的四个独角兽。热钱和融资再燃烧一两年,除了这四家之外的人脸识别公司,或许将迎来其生命周期的尾声。
与此同时,即便独角兽们在人脸识别领域有着深耕,但一方面依然面临着Facebook、谷歌、腾讯等国内外互联网巨头强敌的环伺,另一方面也将应对着人工智能技术日新月异的自我挑战和颠覆。
人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。使用摄像头或者摄像机采集含有人脸的图像或视频,自动检测图像信息和跟踪人脸,对检测到的人脸进行脸部的一系列相关分析技术。
未来至少在3-5年人工智能领域都是人才战,是脑力游戏。全球也就是几十个人来做突破性工作,核心是看最顶尖的研究人员的智商PK,看谁能够做出突破。
商汤拥有亚洲最大的深度学习研究团队,包括18名教授,以及来自麻省理工学院、斯坦福大学、北大、清华等世界名校的120余名博士生。
此外,商汤科技已与香港中文大学、清华大学、浙江大学、上海交通大学等众多高校院所建立了合作。其中与香港中文大学、浙江大学分别建立有联合实验室,共同推进前沿基础研究。
商汤科技也会进一步继续利用名校+名企的模式,为企业培养精英人才,加速科技转化,通过产学研结合的模式,共同打造培养创新型、复合型高层次人才的示范平台,促进地区产业升级,实现高校、企业与地区的三赢局面。商汤的人才优势体现在系统性,从导师制到各个共建研究室,实习生机制,商汤建立了系统性的产学研体系。
云从科技创始人周曦师从美国工程院院士、计算机视觉之父——黄煦涛教授,专注于人工智能识别领域的机器视觉研究。周曦带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠。
云从科技目前由上海、成都、重庆三个研发中心,美国 UIUC 和硅谷两个前沿实验室,及中科院、上海交大两个联合实验室组成三级研发架构。云从科技研发团队成员 300 多人,80%拥有硕士学历。目前,云从与公安部、四大银行、民航总局建立联合实验室,推动人工智能产品标准的建立。
旷视科技汇集了来自清华大学、美国哥伦比亚大学、斯坦福大学、微软亚洲研究院等国际顶级院校、科研机构的技术极客,以及来自谷歌、阿里巴巴、华为、微软等跨国企业的一流产品牛人。
依图技术团队来自MIT、Google、阿里巴巴等知名学术和工业机构。创始人朱珑在美国加州大学洛杉矶分校,获统计学博士,师从霍金的弟子艾伦·尤尔(Alan Yuille)教授,从事计算机视觉的统计建模和人工智能的研究。在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员,深入研究大脑科学和计算摄影学。
为什么人脸识别在国内这么红?
一方面,人工智能大赛道中,人脸识别算其中发展较为成熟的应用领域。
另一方面,人脸识别是符合国家政策趋势,是惠及民生的领域,国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下,人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。
金融、安防是目前人脸识别应用最广泛的两个领域。商汤、旷视、依图、云从,几家公司都在金融和安防领域有深入布局。
• 金融:个人身份验证的攻坚战
云从科技是我国银行业人脸识别应用最普及的供应商,包括农行、建行、中行、交行等全国 50 多家银行已采用云从的产品,市面上许多银行的金融身份认证与远程认证平台是使用的云从技术,这种情况不仅仅因为技术实力强,更因为云从是受邀起草与制定人脸识别国家标准的人脸识别企业,有着过硬的技术指标与研发背景。
其中,中国农业银行超级柜台、刷脸取款,是全国首先应用人脸识别技术的四大行之一。
商汤科技与京东、银联、招商银行、拉卡拉、融360等多家金融机构和银行均有合作。例如,用户在京东钱包上扫描人脸,即可完成比对,实现密码解锁,代替传统密码登录方式,更加方便安全。
商汤提供人脸搜索技术拉卡拉快速完成新用户照片与已有黑名单人脸库的比对,高效准确地筛选出潜在诈骗分子,保护普通用户的权益。通过人证比对和活体检测技术,拉卡拉将获知用户的注册信息是否与操作者本人一致,有效的防止了身份信息盗用情况。
商汤为融360平台提供一体化解决方案包括人脸识别、人证比对、证件识别,完成比对,实现远程身份认证,让金融服务更加方便安全。
旷视背靠阿里巴巴,为支付宝客户端提供人脸登录功能支持,人们无需再输入繁琐的密码,只需对着手机镜头眨眨眼、转转头便可轻松完成登录。
同时,旷视也为支付宝提供了从端到云的 FaceID 远程身份验证服务。此外,旷视也为小米金融、你我贷等互联网金融公司,中信银行、江苏银行、北京银行提供人脸识别服务。
依图科技拥有完整的实名认证解决方案,依靠人脸比对及活体检测技术,为金融企业提供全渠道解决方案(柜面、移动端、自助机具等),并且拥有为招商银行、浦发银行、京东金融、360金控等各类金融企业实施落地的丰富经验。
• 安防:防患未然、惠及民生的保卫战
在惠及国计民生的安防领域,商汤目前在布局智慧城市安防项目。智能视频方面,商汤的SenseFace人脸布控系统已经开始广泛落地。
该系统专门用于大规模视频监控系统中的实时大库人脸识别应用场景,不仅支持1000+路监控视频中的实时人脸捕捉与识别,更可以在千万级人员库中300ms内获得比对结果,现已帮助全国各地公安机关抓获了上百名犯罪分子。
而在图侦(以图搜图)方面,商汤的图腾系统,可以在亿级大库秒级返回结果,快速实现涉案人脸的身份鉴定与身份关联,从而帮助一线警员及时准确出警,实现重大案件的侦破,提升常规案件的破案效率。
在广州市公安局刑警部门应用中,图腾系统上线半年来,实际比对800次,比中357人,已经成功抓捕嫌犯83人。同时在重庆、河北等地也有广泛应用。
在安防领域,云从的产品已在 22 个省上线实战,获得公安部高度认可,引领了公安行业战法的变革。
广东省公安厅采用云从科技人脸识别技术在地铁、车站、重点小区等重要场所进行布控和实战并取得了良好的效果,抓获了一批嫌疑人,为公安破案提供了新的思路和战法,受到全国公安系统广泛关注。
云从曾在一个火车站,通过技术来帮助警察进行针对性布控,在短短一个月的合作中警方控制了两百多个犯罪嫌疑人。
依图用技术实力让江苏的公安部门惊叹其秒刷逃犯的效率。江苏省公安厅曾运用依图系统,将当地常住人口和暂住人口与通缉犯库进行人脸比对,依图系统当天就成功比中17个通缉犯,警方立即抓到了3人。随后,其他省市的公安部门也主动找上门寻求合作。
旷视为公安部第一研究所推出的“网上身份证”提供了人脸识别技术支持。有了网上身份证,每个人都可以在网上生成一本终身唯一编号的“身份证网上副本”,今后办理一些实名认证业务时即可“刷脸”完成认证,不用再携带实体身份证。
通过多因子认证技术实现互联网上的“实名+实人+实证”的真实身份认证,在保护公民隐私信息的同时有效解决了“我就是我”的问题,让市民在网上办事变得更加可靠、安全。
安防的人脸识别应用,如今还逐渐在各项会议和赛事中被大量采用。
商汤在深圳文博会期间,实现了近20万人次的人像识别,并比中20多名前科人员,保障了文博会零案件的发生。此外还应用于夏季达沃斯、东南亚商洽会等。
此前,博鳌亚洲论坛“深圳·开放之城 创新之都”投资交流活动曾采用商汤的智能自动签到机,为参会嘉宾带来便捷的刷脸签到体验,不仅能够认出嘉宾的身份,还能告知他们的座位桌号。
依图在第53届世界乒乓球锦标赛上,通过动态人脸识别系统,智能、准确、灵敏的黑名单报警功能,有效地核实了进场人员身份,保障身份安全。
在2016年G20二十国集团领导人杭州峰会期间,杭州各城区 1000 多家酒店全面采用由旷视提供核心算法的人脸识别身份验证系统,并在杭州市拱墅区实现了全区登记系统并网,方便公安部门随时排查各登记信息,了解人员进出状况。
博鳌亚洲论坛采用云从的动静态结合的人脸比对系统,以视频人像数据为基础,通过大数据监控平台,充分利用视频监控及图像资源完美取代原始的图侦系统。
在互联网领域,商汤通过深度学习算法新浪微博全新的“面孔专辑”功能实现检测出图片中的面孔,并分类归纳。
商汤科技的图像处理技术,针对图片中的暗光以及雾气等进行处理,还原出清晰的图片,已广泛应用于微博相机。
与此同时,商汤的SenseAR增强现实感引擎,可为面部、手势实现各种好玩的AR特效,它基于商汤的人脸关键点检测、人脸跟踪技术,可以实现精准定位效果,目前Faceu就在应用商汤的技术。
旷视为美图旗下的美图秀秀App、美颜相机、美颜手机等一系列软硬件产品提供了人脸识别技术支持。
其中美图秀秀和美颜相机App通过旷视的人脸检测和关键点检测技术,可以在图像中精准定位人脸和五官位置,从而进行人像美白、五官美化等处理,快速完成精准修容。
在手机领域,商汤可以为手机拍照提供人像背景虚化功能,以及智能相册中的人脸聚类功能。目前OPPO、小米等手机中,应用了商汤的此项技术。
譬如在小米MIUI 7中,商汤人脸识别算法就实现了“一人一相册”的面孔相册分类功能。云端存储照片将被自动分类,避免了手动分类照片的繁琐操作,优化了用户体验。
在零售领域,商汤表示餐厅等线下服务行业,针对前来的顾客进行身份识别,当遇到VIP客户时,便可自动激活后续的定制化服务机制。如此一来,VIP客户将不需要主动出示VIP会员卡,大大增强了用户的体验。
无独有偶,龙湖长楹天街今年与旷视合作,在该商场一家咖啡店试点上线了智能会员识别系统。当消费者一步入门店,旷视的智能摄像头和智能感知技术便会自动抓捕消费者的面部图像,随后回传回至会员人像数据库中进行比对,并准确识别出会员的身份信息,而当会员进行消费或二次到店的时候,智能零售系统便能快速地识别出来并提醒商家。
在出行领域,旷视开拓了去年6月底滴滴出行宣布上线五大安全举措保障用户安全出行,其中的人像认证是由旷视提供的 FaceID 身份验证系统完成,用来保证司机注册账户和本人信息相符。
e代驾、易到用车也采用了旷视的人脸识别技术对司机身份进行核验。神州租车则通过旷视的实名验证系统,进行线上用户实名认证,在用户需要租车时,需要通过客户端进行活体检测、人脸比对判断是否为本人办理业务;在线下环节,工作人员对用户进行二次核验,来确保取车人与申请人是同一人,降低业务风险。
在医疗领域,依图的技术还服务于交通、医疗等行业。依图正在寻找让人工智能技术帮助和实现医疗领域的突破,利用最前沿的深度学习技术,将医学领域的专家知识和经验去普及,辅助医生为病人作出精准的诊断,制定适合的医疗方案,提高诊断治疗和体验。
人工智能的应用帮助医生摆脱繁重的重复工作,利用医疗专家的知识和经验建议辅助医生做出准确判断和合理治疗方案,从而更智能和更准确的为患者提供医疗诊断和服务。
总而言之,除了金融、安防之外,互联网、消费电子、汽车电子、零售、医疗、教育等诸多领域都在逐步引入人脸识别,遍地开花是大势所趋。
未来几年是包括人脸识别在内的人工智能技术产业爆发的几年,无论是产品种类、产业规模还是生活方式都会有爆发性的增长和改变,比如农业银行这次应用在刷脸取款上验证用户身份,社保机构也将应用该技术帮助退休老人异地身份验证,而边防、机场、铁路等行业也会在智能通关系统上发力。
有关机构预测,到2020年,人脸识别的市场规模预计达到2000亿,其中通关安防产品达到700亿,在线支付达到500亿,这将是一个很可能产生新的阿里巴巴、腾讯或百度体量级公司的行业。
人工智能的浪潮涌起,让人脸识别公司发展迅速。国内大中城市的人脸识别创业公司们,均表示自身拥有独创科技,姑且不论真正拥有核心技术的公司并不多,并且技术革新的之快,也会让目前的核心技术并非无可替代。
但以人脸识别为代表的计算机视觉技术在人工智能中并非中流砥柱。况且,有分析指出,Google图像识别系统的开放或将预示着未来图像识别免费是大趋势。
自动驾驶等高阶的系统,更能代表人工智能的未来。
商汤科技创始人徐立表示,公司最新一轮融资之后,公司将进一步拓展AI技术的应用领域,包括无人驾驶、智慧医疗等。
云从科技创始人周曦表示,做人脸识别或图像识别这类计算机视觉技术只是第一步,它们是人工智能的“眼睛”,云从的最终目标是人工智能的“大脑”。
依图基于海量交通、出行数据的模型建设优化管理城市交通运行策略,力图做城市数据的大脑,开展大数据综合治堵。
以上就是道尔智控小编解答(烟酒忠诚ㄩ┈)分析关于“识别人脸软件”的答案,接下来继续为你详解用户(姐不吃这招丶)分析“怎么用照片解锁人脸识别”的一些相关解答,希望能解决你的问题!
怎么用照片解锁人脸识别
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最佳答案人脸识别不可以用照片。
人脸识别前会进行活体检测的(比如需要眨眼),照片对于活体检测必然是通不过的,所以照片解锁会失败。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术,它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
扩展资料
人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。
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,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。人脸识别技术无疑是最佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图像中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。
参考资料来源:百度百科-人脸识别
以上就是道尔智控小编解疑贡献者:(姐不吃这招丶)贡献的关于“怎么用照片解锁人脸识别”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:下文用户【勇者超无敌】分析的“人脸识别技术运用在哪些方面”的一些相关疑问做出分析与解答,如果能找到你的答案,可以关注本站。
人脸识别技术运用在哪些方面
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最佳答案人脸识别主要识别哪里是不固定的。他可以固定识别也可以寻找最优的部位进行识别。就拿苹果手机为例,苹果手机的人脸识别每次识别的特征部位都不是固定的,他是一个学习的过程,无论怎样人脸识别识别的到底是哪个部位,这完全看程序和算法的设计,并不是固定的几个位置,可能是上百个点,不断的优化。
人脸识别的利弊
不易察觉性人脸识别技术可以采用可见光人脸图像识别,或是红外线与可见光融合的多光源人脸图像识别技术。人脸识别只要在有特定光源的情况下,就能完成不被人察觉的识别,不会令人反感也不会陷于被伪装欺骗的境地。在公安刑侦领域,特别适用于犯罪嫌疑人的跟踪与追捕。
首先是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。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者:(勇者超无敌)贡献的关于“人脸识别技术运用在哪些方面”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,下面继续讲述下文用户【几孤风月】分享的“人脸识别门禁机自动断电”的一些相关疑问做出分析与解答,如果能找到你的答案,可以关注本站。
人脸识别门禁机自动断电
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最佳答案人脸识别门禁机的组成部分:
1、识别模式:人脸;指纹+人脸;ID卡+人脸;ID卡+指纹+人脸;
2、识别率/误识率/识别:>99%/<0.1%/≤1s;
3、考勤功能:考勤软件/存储容量:Face考勤软件/10万条(含照片);
4、门禁功能:韦根/开关量:WG2001NET/支持、WG2002NET/支持;
5、远程管理:Face远程管理系统;
6、一体式/分体式:支持/支持采集端和控制端内外分离;
7、设备管理:终端注册/远程管理:支持/支持远程管理和远程注册数据下发;
8、防拆卸/时间同步:支持/支持网络自动对时;
9、远程终端管理:支持网络远程多个终端管理监控;
10、视频远程监控:支持远程网络视频监控;
11、视频语音对讲:分体式支持视频语音对讲。
扩展资料:
人脸识别门禁控制系统基于先进的人脸识别技术,结合成熟的ID卡和指纹识别技术,创新推出的一款安全实用的生物识别门禁控制系统。该系统采用分体式设计,人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离,实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输,支持远程进行控制和管理,可广泛应用于银行、军队、公检法、智能楼宇等重点区域的门禁安全控制。
应用领域:
1、金融行业:门禁、考勤、防尾随门、金库门
2、政府:门禁、考勤
3、教育:考生身份识别、宿舍门禁系统
4、司法机关:监狱门禁系统、武器库门禁系统
5、军队:重点区域门禁系统、武器库门禁系统
参考资料:百度百科-人脸识别门禁控制系统
以上就是道尔智控小编解答(几孤风月)分析关于“人脸识别门禁机自动断电”的答案,接下来继续为你详解用户(ineedyou)解答“闯红灯人脸识别戴口罩能不能识别出来”的一些相关解答,希望能解决你的问题!
闯红灯人脸识别戴口罩能不能识别出来
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最佳答案一般是一个星期左右看,人脸识别技术是现阶段科技圈的热门搜索词,人脸识别技术也应用在各个领域,并且越来越得到普及。只要是在认证识别方面,人脸识别技术几乎都会派上用场。在交通方面,交通发达的地区也试用了人脸识别技术来识别闯红灯过马路的行人。
交警系统可以使用人脸识别系统,在各个路口安装这种抓拍系统,对于闯红灯过马路的行人自动抓拍头像进行识别,对闯红灯的行人进行实时曝光,将抓拍的头像投影在路口的显示屏上,同时公布其的相关违规信息,身份信息和头像都在显示屏上实时公布出来。
公安交警部门基于人脸识别技术的视频监控检测行人闯红灯的行为,虽然在近期内由于闯红灯行人基数大,无法处罚其,但是也达到了警示的效果,其他方面需要的话,警方也可以通过这个系统这个图片进行信息取证。很多城市有试点。
实际上,行人闯红灯作为城市交通管理的难题,一方面行人违规过马路干扰车辆正常行驶,扰乱交通秩序,造成交通拥堵;另一方面,也容易引发交通事故,威胁自身以及司机的生命安全,更是不负责任的行为。为了加强交通秩序的管理,减少甚至杜绝“中国式”过马路的现象,在智能科技的加持下,越来越多的城市陆续投入启用人脸识别系统,用以维护交通安全。据悉,人脸识别系统的工作原理是:当红灯亮起后,如有行人和非机动车越过停止线,系统会自动抓拍照片,在显示屏曝光违规行人,甚至会发出刺耳的模拟刹车声。根据梨视频的采访显示,不少行人十分认同人脸识别系统的启用,认为该人脸识别系统能够督促行人规范过马路,有利于行车的方便和安全,但绿灯时间太短,即使是年轻人也需要一路小跑才能在规定时间内过完马路。
参考资料:《路途交通安全法》第89条规矩:行人、乘车人、非机动车驾驶人违背路途交通安全法令、法规关于路途通行规矩的,处正告或许五元五十元以下罚款。即,法令清晰规矩了关于行人违法的处分有正告和小额罚款两种类型。在法令规矩的处分类型之外施以具有赏罚性质的办法,是不契合法治准则的
以上就是道尔智控小编分享贡献者:(ineedyou)贡献的关于“闯红灯人脸识别戴口罩能不能识别出来”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,下面继续答疑下文用户【旭煞メ绝杀】贡献的“人脸识别考勤系统工作原理”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。
人脸识别考勤系统工作原理
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最佳答案人脸识别考勤系统和传统人工考勤系统的区别主要是人脸识别考勤系统事先只需采集员工的面像,并建立档案,当员工上下班站在人脸识别考勤机的识别区域内,考勤机上就会快速的记录考勤状况并保存记录。而传统人工考勤系统人和考勤卡分离,无法判定当前使用人是卡的持有者。
人脸识别系统技术考勤优势:
1、非接触,用户接受度高。人脸识别技术使用摄像头作为识别信息的获取装置,以非接触方式,自动获取人脸,并完成人脸识别过程。
2、精确度高,安全可靠:采用人脸识别技术,“刷脸通行”识别精确度高,确保精确识别每一张脸,因而安全性更高。
3、实时考勤记录:当员工识别成功通过门禁时,系统将自动对其考勤信息进行记录上传,实时记录更直观更易于考勤人员的查询、判别、核对以及统计分析。
4、应用领域广。除了目前指纹识别的所有应用领域外,人脸识别还可以应用到各种人脸视频监控报警系统、数码相机的人脸检测,以及未来的机器人,具有广阔的市场应用前景。
人脸识别考勤系统推荐深圳捷易,捷易科技人脸识别门禁系统解决了之前的人脸识别门禁系统的常见问题,满足了公司和企业的人脸识别、考勤、门禁管理的需求,同时人脸模型也会在使用过程中不断迭代优化,更好的解决人员众多且流动性大的问题。
以上就是道尔智控小编解答贡献者:(旭煞メ绝杀)贡献的关于“人脸识别考勤系统工作原理”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,现在接着继续解答下文用户【问女何所思?】分析的“人脸识别系统哪家好点”的一些相关问题做出分析与解答,如果能找到你的答案,可以关注本站。
人脸识别系统哪家好点
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最佳答案本人从事人脸识别相关工作,这一波人工智能投资风刮起来,很多人脸识别公司恨不得马上往自己脸上贴几吨金,有个朋友说了一句很有意思的话:
外行一般觉得很科幻,内行一般觉得很绝望,业界领袖和领袖各种打鸡血。
大部分AI公司都在烧钱阶段,未来变现有很大的不确定性。看看百度自动驾驶的系统和google图像识别系统的开放可以预知未来免费是大趋势,那可是曾经投入数百亿美元。但是资本投进来,必须拉着媒体一起吆喝,不然本都回不了(进入AI行业才知道很多资本方原来什么也不懂乱投)。
人脸识别作为一项模块技术很少有独立应用(独立的业务层设计),大部分只是为已有的业务软件体系上做增强,比如客户人脸校验(在过去密码基础上增加一层),人脸检索(比人工高效,摄像头结果过滤),相似人脸推荐(比如婚介社交,整容设计),不过这个过程中已经死掉大量公司,因为利润太少,非强需求。
目前相关产业公司在已知的主要商业模式中都在实践,但卖货,卖授权,卖服务,后台流量变现这四大商业模式中,都没有看到一个公司真正赚钱了(常见主要为人脸sdk授权和api服务)。作为行业中人,所谓的绝望无非如下:
1. 算法再好,也只是调味料,最终出路还是做到最终产品中,通过业务层叠加开发,形成产品和方案,更多时候是一个方案服务商,更像过去传统软件商,规模难有爆发。
2. 使用门槛、成本很低,目前市场上终端算法部署比较低端的产品授权就500元/套(1:1的远程接口调用所使用的前端授权),市场竞争的结果就是低价倾销。甚至还有特例,算法完全免费。
人脸识别行业真实情况:
人脸识别目前就是为了各种噱头立项、经费申请瓜分用的,有个别一些公司靠这个拿国家各种科技补贴。但真正赚钱都是那些中间商公司,人脸识别一家都没有。至于未来有没有新商业模式出现,暂且无法推断。
这几年许多公司扎堆做万亿级市场的安防和最新的手机摄像头识别,但是在整条产业链中,只是极小的参与者(没有太大话语权),比如安防的,在过去最大的赢家是有全套安防软硬件监控体系的海康和大华,人脸识别增强了其本来的产品优势。做手机人脸解锁,最重要的是手机摄像头部件厂商集成(比如做3D结构光识别),而这些厂商的利润经过这几年的竞争几乎透明化了,部分配件龙头上市公司的年报营收300亿,毛利润才几个亿,最终可以给人脸识别技术提供商提供多少专利费还是个未知数。对于一些埋头玩算法的公司是巨
上文就是道尔智控小编解答贡献者:(问女何所思?)解答的关于“人脸识别系统哪家好点”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,下面继续介绍下文用户【為x→不棄】解答的“人脸识别可以通过视频来完成吗”的一些相关疑问做出分析与解答,如果能找到你的答案,可以关注本站。
人脸识别可以通过视频来完成吗
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最佳答案人脸识别不可以用照片识别。
人脸识别的重点在于生命特征识别,图片没有生物特征,自然就不可以用图片来进行人脸识别,也就是说图片冒充不了活人。
为确保数据的准确性,手机上的认证软件基本都会要求用户在识别过程中进行指定的动作操作,比如眨眼,摇头,点头等动作。仅用照片无法通过这些动作验证。
主要用途
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及,众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术,以求远距离快速确认人员身份,实现智能预警。
人脸识别技术无疑是最佳的选择,采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸,并与人脸数据库进行实时比对,从而实现快速身份识别。
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交警查车遇到人脸识别
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最佳答案都有,看查什么,监控是人工回溯,人脸是主动预警。或者说人脸其实是在视频流中以面部信息加注的标签,方便查找和主动反馈。
简介:
人脸识别(Face Recognition)是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。
人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等。
2021年3月15日,央视3·15晚会曝光了科勒卫浴实体店人脸识别功能摄像头捕捉人脸信息,导致个人隐私被泄露。
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别,这也是人们熟悉的识别方式,已有30多年的研发历史。
但这种方式有着难以克服的缺陷,尤其在环境光照发生变化时,识别效果会急剧下降,无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别,和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟,识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响,已经取得了卓越的识别性能,在精度、稳定性和方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速,使人脸识别技术逐渐走向实用化。
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视频监控系统设计流程
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最佳答案随着宽带有线和无线网络基础设施的完善以及全球安防市场需求的增长,视频监控的应用正呈爆发性的增长态势。视频监控系统的发展趋势非常明显,在经历了数字化和网络化之后,下一个重要的趋势就是智能化,即智能监控和视频分析技术的应用。
传统的视频监控由人工进行视频监测发现安全隐患或异常状态,或者用于事后分析,这种应用具有其固有的缺点,难以实现实时的安全监控和检测管理。带有智能分析功能的监控系统可以通过区分监控对象的外形、动作等特征,做到主动收集、分析数据,并根据预设条件执行报警、记录、分析等动作。智能监控系统可以运行于服务器,也可以运行在基于DSP的嵌入式系统上,而后者已逐渐成为主流。
智能视频的应用大体上可以分安防、人体行为检测和智能交通三方面的应用。其中安防应用是被广泛认为是最具潜力的市场,它包括以下几个应用类别:入侵检测,可以自动检测出视频画面中的运动行为特征;物品移除检测,可以自动检测物品搬移事件——当防区内某特定位置的物品被拿走或搬走时发出报警;遗留物检测,可以对遗弃物进行自动检测——当物品在某个防区内被放置或遗弃的时候自动报警;智能跟踪,可以使摄像机对自身的云台和变焦镜头进行自主PTZ驱动。人体行为检测应用包括脱岗检测(可以实现自动检测岗哨人员就位情况)、徘徊检测(对重要区域人体徘徊检测)。智能交通应用包括:对非法停留的交通工具进行检测,当交通工具在防区内非法停留时发出报警;车辆逆行检测,及时辨别逆行车辆。
随着准确率和可靠性逐步提高及产品成本的下降,智能视频在越来越多的场合得到了应用,它能够替代部分安防设备,降低安保人员的工作强度,提高工作效率,减少管理成本。事实上,智能视频的应用具有非常巨大的潜力。随着技术日趋成熟,智能视频技术的应用领域正在迅速扩展,这些应用主要包括上述的安防、交通以及零售、服务等行业,如人数统计、人脸识别、人群控制、注意力控制和交通流量控制等。
实时视频监测的需求正在快速增长,特别是随着实时安全监控应用的需求增加,实时发现安全隐患或目标异常行为的功能已经具有越来越重要的现实意义,智能视频监测系统产品在这种日益增长的需求带动下,正在成为视频监控应用的新热点。特别是随着半导体技术的进步,例如以Blackfin汇聚式处理器为代表的先进嵌入式解决平台方案的推出,具有极高性价比和极高实用性的智能视频分析设备不断推出,并在一些关键应用中发挥极为重要的作用。
图1:传统的视频监控应用示意图。
智能视频应用设计攻略
硬件平台方案的选择往往决定了系统的整体方案成本、性能、开发工具和方法的可用性,以及方案未来持续升级的可行性等,因此方案平台选型至关重要。智能视频应用自身的独特性要求在硬件平台的选择上进行综合权衡。视频监控系统的网络化和智能分析要求,以及大规模工程安装对成本、体积和功耗的限制,非标准化的智能视频分析方法和几乎定制化的方案优化方式,使得结合了MCU和DSP优势、具有软件设计灵活性和强大处理能力的汇聚式处理器方案平台体现出更加明显的优势。本文将结合ADI公司独特的Blackfin汇聚式DSP处理器的特点,分析智能视频设计中主要的设计技术要点。
一、硬件平台选型
可定制化能力非常重要。有很多因素制约着视频监控系统智能化的应用步伐:首先是智能监控的视频算法比较复杂,难于标准化,各个系统提供商的视频分析软件都有自己的独特算法,导致市场上的产品没有统一的标准;其次,视频监控系统的应用场景比较复杂,用户的要求多样化,所以定制化的要求比较多。因此,视频分析方案通常需要针对客户的应用特点和需求进行方案优化,采用的算法千差万别。此外,由于智能视频应用的高复杂性,对方案的处理能力提出了更高的要求。MCU+ASIC的视频监控传统方案难以实现各种个性化的设计和高运算能力要求,即使选择普通DSP+MCU的双芯片方案通常也难以满足智能视频监控应用的复杂运算需求,需要增加协处理器,这种复杂的解决方案无论是BOM成本、功耗还是开发难度都不足取。Blackfin处理器充分发挥了MCU+DSP汇聚式架构的优势,满足了智能视频应用的系统控制和高强度的运算需求,特别是以BF561为代表的高性能双内核架构已经成为智能视频应用的首选方案平台。
方案的可扩展性也是需要考虑的因素。智能视频分析应用除了需要针对应用环境、应用目的进行方案优化外,不同的客户可能还有其他方面的不同需求。例如,当前一些领先的数字视频监控方案实现了H.264基本类@Level3.0和MPEG4 D1+CIF双码流的支持,未来可能扩展到支持H.264 D1+CIF的双码流。随着智能视频分析的更广泛应用,如IP摄像机、无线视频监控、智能交通系统等,不同应用都可能对各种接口功能、通信标准、用户界面等的需求有较大的差异化,硬件平台方案对各种需求的灵活扩展性非常重要。同时,正如前文所述,智能视频分析技术发展不过数年的时间,随着技术的不断成熟以及一些相关的标准的出台和改进,产品的可升级特性至关重要,既是开发者须关注的问题也是终端客户关切的重要特性。Blackfin DSP在算法并行处理上具有独特优势,特别是ADSP-BF561采用双DSP核,能够实现很复杂的智能视频处理算法。
视频应用优化特性。一些方案尽管具有较强的处理能力和可扩展性,方案是否主要针对视频应用进行过优化设计也值得关注,因为这直接关系到设计工程师可用的软硬件设计资源以及系统设计难度和可实现的性能。以Blackfin处理器为例,Blackfin为高强度、高数据率的数字和媒体处理做了专门优化:Blackfin的几十个DMA通道和可灵活配置的Cache很好地满足了视频监控系统对大运算量、高数据吞吐率的要求;ADI专门开发了完全优化的音视频编解码器,并免费提供给大客户;针对视频应用Blackfin集成了很多硬件驱动,包括WiFi的驱动、音/视频编解码器的驱动;Blackfin的4个视频算术运算单元和视频象素指令集大大加速了视频运算;在智能视频分析的一些基础算子中,例如直方图统计、中值运算、Sobel运算、形态学中的膨胀运算等都可以利用Blackfin的MIN、MAX指令来消除条件跳转,节省处理器周期。不仅如此,Blackfin还支持13种非视频数据的向量运算。适当设计数据结构,在前背景分离、阈值计算和更新等多个环节都可以运用Blackfin的特色指令让智能视频分析算法更快捷。这些本身就很有效的指令中,大部分指令都能够并行执行,使得Blackfin的处理能力再加倍。
低功耗和稳定性很重要。考虑到智能视频监控设备通常都是一周7天,每天24小时运行的,稳定性和功耗也比较重要。在低功耗上,Blackfin处理器采用了多种节能技术:基于一种选通时钟内核设计,可按照逐条指令来选择性地切断功能单元的电源;支持多种针对所需CPU动作极少期间的断电模式;Blackfin处理器支持一种自含动态电源管理电路,借助该电路即可对工作频率和电压进行独立控制,以满足正在执行的算法的性能要求;大多数Blackfin处理器都提供片上内核稳压电路,并可在低至0.8V的电压下工作。而Blackfin独特的汇聚式处理架构、90nm工艺等打下了其领先的低功耗处理的基础。由于高处理能力,基于Blackfin平台的系统方案可以减少主芯片数量,丰富的功能和接口可以满足各种外设和功能扩展需求,降低元器件数量,从而保证更高的稳定可靠性。目前在同价位DSP中Blackfin DSP的低功耗特性和稳定性是最好的。
支持哪些嵌入式操作系统。智能视频分析通常是基于网络的应用,必须要操作系统的支持,因此选择具有广泛嵌入式系统支持能力的解决方案非常重要,这样能确保未来产品在更换操作系统时不至于必须更换硬件平台,保证研发成果的持续可用性。目前可用的嵌入式操作系统众多,各具优势,硬件平台方案对这些操作系统的支持能力是进行方案选型的考虑要点之一。例如,Blackfin处理器可以支持目前主流的操作系统,包括uCLinux、ThreadX、Nucleus,uCOS-II等十多种嵌入式操作系统,客户完全可以根据其自身要求选择其熟悉的或更具成本效益的软件架构基础。
图2:基于BF561的智能监控终端框图。
二、开发工具和可用资源
智能视频监控设备是一个复杂的系统,涉及到复杂的软硬件设计、人机界面、通信连接等,具有较高的系统设计难度。因此,所选择的硬件平台方案是否能提供完善的开发工具套件、必要的软件模块、成熟的参考设计、系统设计支持,以及是否有完整的设计生态系统等,对于是否能按期高质量地完成系统设计非常关键。事实上,并不是所有平台方案提供商都能提供这些支持。
以Blackfin系列处理器为例,采用Blackfin处理器的硬件平台从一般的DVR、IP摄像机、数字视频监控到智能视频监控,已经被全球大量的设备企业的广泛采用。Blackfin处理器获得众多企业的青睐,具有完整的开发工具和参考设计等支持是其受广泛欢迎的重要原因之一。ADI提供业界一流的工具、初学套件与支持,包括人们熟知的、能够支持其他Blackfin处理器的ADI CROSSCORE软件与硬件工具,这些工具包括获奖的VisualDSP++集成开发与调试环境(IDDE)、仿真器,以及EZ-KIT Lite评估版硬件。
为提高开发效率,降低开发难度,开发时应尽量在已有的资源上进行,比如开放的例程,ADI为此提供了非常丰富的例程和资料。例如,ADI提供免费的“Image Tool Box”图像处理函数库软件包,该软件包专门针对图像处理应用常用的数学函数进行了优化,供客户在进行应用开发时调用。ADI还提供完整的参考设计,以及由本地合作伙伴开发的评估板、开发工具、算法IP、应用模块,以及由第三方合作伙伴提供包括软硬件在内的全套交钥匙方案。Blackfin处理器的视频监控应用目前在中国已经有多家具有丰富工程经验的第三方合作伙伴,已经建立完善的生态系统。
以ADI在今年三月份宣布提供基于该公司Blackfin BF526C的完整的IP监控和机器视觉摄像头参考设计为例,该参考设计在单个汇聚处理器上提供了强大的视频和音频处理能力,为工程师提供了一个统一的软件开发环境,可以实现更快的系统调试和部署,以及更低的系统成本。该处理器提供了集成的音频编解码器、流式视频和IP协议、片上DRAM存储器以及针对10/100以太网、USB和SD存储和本地RS-232端口的接口。这种完全可编程的解决方案可以满足多种视频压缩标准,例如H.264和MPEG4,支持音频G.729标准的编码。支持从控制中心到相机的双向语音通信,以及利用Pelo-P或Pelo-D协议的镜头平移、倾斜和拉伸动作。该参考设计还提供一块带双核BF561处理器的子卡,使系统能实现更高视频分辨率,并提供实现高级视频分析功能,如运动检测和跟踪。
应用方案揭秘——亿维东方智能网络摄像机
北京亿维东方科技有限公司(Emvideo)是专业智能安防产品的方案提供商,也是美国ADI公司授权的第三方合作伙伴。亿维东方目前有多款基于ADI Blackfin处理器为核心的硬件平台的产品,其中“软件+硬件”交钥匙的WiFi无线视频监控整体解决方案基于BF536+BF561的双处理器架构,方案硬件结构图如图3所示。
其中BF536处理器作为主处理器,除负责完成音频编码、远程控制以及用户交互控制等一些基本的管理与控制外,还负责嵌入式操作系统uClinux的运行,以及先进的智能视频分析功能,可以完成安防、人体行为、智能交通等多种智能视频分析。双核BF561作为协处理器负责视频编码算法,其强大的视频处理能力使得该方案实现了H.264基本类@Level3.0和MPEG4 D1+CIF双码流的支持,未来更将可能扩展到能够支持H.264 D1+CIF的双码流。两个处理器之间可以通过高速同步串行接口通讯,视频信号首先进入BF561处理器,采集编码后的码流发送到BF536处理器,然后通过网络发送到客户端进行解码显示。
图3:采用Blackfin BF536和BF561的解决方案硬件结构图。
该方案采用了先进的背景建模方法,能有效地克服光线变化、树叶摆动以及水面波纹等背景对前景目标分析产生的干扰,实现准确的前景检测,同时在目标跟踪上采用了独特的优化算放,实现了在入侵检测(包括区域警戒、绊线检测)的应用上超过90%的准确率。而所有这些都是基于BF536+BF561双处理器的硬件架构所具有的强大处理能力来实现的。
该方案的智能视频分析功能由亿维东方公司自主开发,独特的算法和丰富的智能视频分析技术开发经验确保实现客户的智能识别应用需求,并为客户提供包括软件升级在内的完善服务。由于智能视频识别应用目前并没有任何可循的需求标准和测试标准,因此视频分析方案通常需要针对客户的应用特点和需求进行方案优化。例如有些用户是地铁系统的,他们需要的功能是检测是否跨越候车的黄线、人群密度是否过大、是否有可疑的遗留物体等;有些用户是银行系统的,他们所需要的是ATM机的智能监控如分析是否有安装假键盘、安装吞卡器,在ATM机是否有暴力行为,是否出现犯罪分子的人脸等。利用该方案,客户可以根据用户的需求方便地进行调整算法。智能视频处理要求芯片具有强大的处理能力,有许多算法实现时得采用并行处理,Blackfin DSP在算法并行处理上具有独特的优势,特别是ADSP-BF561的双DSP核能够实现很复杂的智能视频处理算法。这是传统的MCU+ASIC或采用一般DSP方案所难以实现的。
该方案的软硬件都经过了应用验证,目前已经由多家客户进行生产,目标应用将主要是政府行政效能监测、教育系统等行业用户。
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