今天我们来聊聊[人脸识别分析仪],以下7个是关于人脸识别分析仪的观点，希望能帮助到您找到想要的，更多广州监狱行为分析仪人脸识别相关的资讯继续关注本站。
人脸识别监控什么水平
本文最佳回答用户：【不俗可人儿】 ，现在由道尔智控小编为你分析与【人脸识别分析仪】的相关内容！
优质回答分几个方面分别的论述一下人脸识别的技术和产业发展的相关状况。
第一，人脸识别技术的价值在哪里。我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用，只是备选的一个方案之一。生物学当中，唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲，最精准的是虹膜，但是虹膜的识别采集成本非常高，识别的效率相对不是很高，需要等待的时间。所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识别要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入，不适合大范围的推广。
第二，指纹。我们知道指纹的唯一性比较强，指纹同时采集成本是比较低的，比对成本也不高。但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指纹的可复制性，是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好，各种各样的大量的指纹贴，指纹膜，可复制的特征，不适合支付。所以指纹现在也大致上被pass了。
第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术。这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率，以及生命特征的唯一性来讲，性价比比较高。所以现阶段来看，人脸识别浮出水面，是有它的道理的，这是它的价值。商业特征的应用场景到底在哪里。
人脸识别的应用场景是非常宽泛的，现在主要两块，一个是金融行业，一个是安保行业。金融行业，已经从马云的蚂蚁金服演示中看到了场景，通过刷脸进行支付，显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢，下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。我相信有一天，我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片，进行对比，就知道这个用户就是需要的用户，完成整个的支付过程。实际上这种场景，是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景，是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银行，第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术，把人证合一进行认证，这样远程开户，远程开卡的功能，在我们的券商，在我们的网络银行上面，应该有广泛的应用。
对于安保行业来说，刷脸开门，现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平，我们举个例子，在去年的时候，香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包，这个案件的破获，只花了5个小时。视频监控里面获取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片，是极其模糊的，侧脸的照片，如果肉眼比对，发现不了什么。但是有一家非上市公司，在这里不能提供他的公司名称，他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子，清晰照，用这个照片到图库当中比对，锁定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获，只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控，我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频监控，人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中，上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防，是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术，这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的。
我 们再拓展一下，未来的商业用途，到底有没有第二代人脸识别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来，应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成。如果我们直接界定，达到了这样的一个标准，实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后，所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门，用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据，包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中，刷脸的数据将取代现在线上的点击量.
现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习惯和消费数据，做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后，这个的价值更大了。有很多张卡，但是只有一张脸，这是唯一的。刷脸数据是2.0时代当中，我们重点看到的。
为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来，大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢？我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程。第一阶段，需要获取大量的样本数据，这些数据是用于训练的，训练的是学习算法，这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来，进行一个特别的比对。耦合度高，超过一定的水平之后，我们会认定这两个人是一个人，但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本，包括数据训练的成本，包括运算的成本，我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人，曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢？太上老君的炼丹炉，有了这个炉之后，大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺。因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代，就是我们说的技术上的突破。
但是在产业上面的应用来看，目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别，特别是动态识别的水平是国际领先的。全网的实时监控当中，FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的。在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人，进行全网追捕。
国内是什么水平呢？顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段。目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。第二个是中科院的自动化所的李教授，他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高的成就，后来到了中科院的自动化所，专攻人脸识别。在奥运会当中，以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术。第三支就是香港中文大学的汤晓鸥教授的团队，每年会进行学术界的比赛，他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总体水平，汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中，建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段，我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术，到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱，我们可以提出一些关键的甄别的关键点。这些点在哪里呢？
第一，我们要区分的，动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的，需要数据的比对方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据。另外，就是非配合式的，非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的图片进行比对，这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高。
这两种模式当中，我们关注三点。
第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对，这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大，而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高。我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对，应该是在700个点。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司，特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流，可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。
第二点，人脸识别数据库的数据样本和大小，这是一个非常重要的指标。样本及大小，是我们可供的数据集，这些必须要对人脸，比如说一个人有500张照片，拍的都是他的脸，不同的角度和位置、光线，把这些数据进行合理的清洗，供机器去训练包括比对和识别之后，可以告诉你是识别对了还是识别错了，这样的样本数非常重要，有助于训练，提高模型的准确率。因此可标签的数据样本集的大小，这个大小目前至少是百万的级别，才会使得现在识别率能够提升到世界领先的水平，这个也是可以甄别的关键点之一。
第三点，是不是你的商业模式能够对你的整个的数据的获取，我们说人脸数据的比对，形成一个正循环的模式。实际上数据来源，人脸的样本来源，是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机，这是一个商业的互换，这个数据，因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据，其他的都被略去，用脱敏的技术之后，形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型，持续的反馈结果，获取新的数据，这样的一个正循环的过程。有了这个以后，你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标。
如果有了这三个指标之后，应当说同时具备了这三个，可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西。同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标，一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中，每年一比的人脸识别大赛，现在基本上测试水平都在95%，但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人，这算一个，再比对一个，又对了，算第二个。所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右，这是我们说的目前的正常的比对方法。
还有一个非常重要的方法，我们看到商业银行和淘宝在内的一些人脸识别的技术，会提出一个错误率的问题，这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率，别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来，是不通过，这是对的。如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的，错误率要在十万分之一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的，这是一个识别准确率的问题.
另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的。一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中，挑选出来通过，没有什么难度。但是在公安部的大平台当中，省级的平台当中，都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人，这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有多大，这是一个很重要的指标。
第二点，识别的问题。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的。本身你在可供比对的样本中，没有很大的数据，比如说是成千上万的，识别的数大家都是，都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本当中，去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求，对效率反映的要求就提高了。所以识别是一个很重要的指标。
我们说了五个指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的。
基于我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司，这个识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了，本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支，背靠着哪一支强大的学术团队，研究团队的力量，使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞，在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学术界第一的力量在支持他们，这是一个资源性的优势。比如说川大智胜，这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域当中，也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目，同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看到的人机交互，因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显，因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富。可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸，不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁，是因为我们二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据。三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹，三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取。
一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目前唯一一家有产品和技术的公司，面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到，三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非常明显的，特征点的选取，包括侧脸的选取，是有难度的。同时表情的因素，其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好，提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大。所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的，包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广，将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场。同时这家公司在人脸识别公司当中，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码，有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中，国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维人脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年。所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步。所以这一点，我们特别提示大家要关注这个公司，在技术上确实是有稀缺性的。
科大讯飞，就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司，是拥有互联网端的入口的。之前在语音的领域当中，讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据，用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势。这样的话，数据端的循环，从语音的这个领域当中，复制到图像识别，就是人脸识别当中。大家如果关注讯飞，大家可以看到，在上个星期的时候，推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢？两重加密以后，确实就是这个人，把出错的概率降到非常低的水平。同时识别，双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升。
有了这样一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立，他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面，包括和电话银行，电话客服，还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是的这样的一些判断的标准来去甄别的。我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中，也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在人脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势，以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中，讯飞超脑可以不断的用它孵化，基于学习的模式，从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中，不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话，在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业，我们想推的是科大讯飞。
人脸识别的领域当中，讯飞的优势也是非常明显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术。其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司，在安防领域的人脸识别当中，在监狱当中是超过50%的，在产品化方面也做的非常好。其他的两家，刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中，还没有办法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们的五个标准。在以后的调研和跟踪当中，我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。这是对识别类公司的分析.
下一个阶段，我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的，第二类应该是数据资源类的，数据资源目前来看就是视频资源，有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化，也许他自己没有这个技术和能力，但是可以通过技术合作的方式，找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势。目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，我觉得东方网力在这个当中步子迈的最前。目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的积累。这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司，这个步子一迈出去，布局的意图非常的明显。摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压，有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的，所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的。
所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发，并不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件。深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段，基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中，对人的行为模式的识别、跟踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场，成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了，所以现在我跟大家探讨人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展，也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几项技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起。
人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本，是对静态图像的识别，2.0版本，肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车，包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的，他们用计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中，实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律的问题，就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题，大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候，这个公司的CEO说过一句话，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法，但是我可以肯定的告诉你，十年以后，人开车上路是不合法的，这肯定是一个大的方向和趋势。这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点，更多的还有待于大家去一点一点的发掘。
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（不俗可人儿）回答的关于“人脸识别监控什么水平”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，接下来继续叙说下文用户【北楼热潮】分享的“做人脸识别的公司”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。
做人脸识别的公司
本文最佳回答用户：【北楼热潮】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别分析仪】的相关内容！
优质回答 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。
网页链接
以上就是道尔智控小编解答(北楼热潮)贡献关于“做人脸识别的公司”的答案，接下来继续为你详解用户（落颜^）贡献“人脸识别系统是什么原理”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别系统是什么原理
本文最佳回答用户：【落颜^】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【人脸识别分析仪】的相关内容！
优质回答到处“刷脸”在如今的生活中已经成为了现实，坐地铁刷脸、买饮料刷脸、上班打卡刷脸、餐饮吃饭也刷脸。人脸识别已经覆盖到了我们生活中的方方面面，极大程度上提升了我们的生活质量。
国内知名的云计算厂家也都纷纷大力发展人脸识别技术，为更多企业提供方便的人脸识别云服务，其中腾讯云的人脸识别服务可以实现精准实时的人脸检测、分析、识别等服务，在线、离线满足多样化需求。
人脸识别究竟有哪些优势？最核心的能力有哪些？本次就一起来盘点一下。
人脸识别
首先在功能上，人脸的检测与分析是人脸识别的核心。人脸识别可对给定的人脸图片，检测人脸位置、人脸面部属性（包括性别、年龄、表情、魅力、眼镜、发型、口罩、姿态）、人脸质量信息（包括整体质量分、模糊分、光照分、五官遮挡分）等多维度信息。
随后再对人脸的五官进行定位，对请求图片进行人脸关键点定位，计算眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸型轮廓、眼珠等90个关键点。定位之后就可以实现另一大核心功能人脸规避，对给定两张图片中的人脸进行相似度比对，返回人脸相似度分数，实现1:1比对。这项技术在刑侦侦查上有非常广泛的使用，助力实现快速的人脸比对。
人脸关键点
最后一大核心功能就是人脸搜索，对给定一张人脸照片，和已有人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张脸，并给出相似度排序，实现1 : N或M：N搜索。这个能力无论是在高校还是刑侦方面都有非常好的应用。
人脸识别已经涉及我们生活中的方方面面，也是不少软件企业开发软件产品需要使用的主要技术之一。
希望本回答可以帮助到你
望~
上文就是道尔智控小编分享贡献者：（落颜^）贡献的关于“人脸识别系统是什么原理”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，接下来继续详述下文用户【萅哥護軆℡~】贡献的“监狱门禁系统建设方案”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。
监狱门禁系统建设方案
本文最佳回答用户：【萅哥護軆℡~】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别分析仪】的相关内容！
优质回答监狱人员通道门禁管理系统是由AB门、转闸门、ID卡识别、人脸识别、报警视频监控、服务器、显示器、管理软件和数据库等组成。
1、系统网络结构图：
2、A、B门管理控制器：
l 外观尺寸：200mm(长)×150mm(宽)×19.5mm(高)
l 外观特点：磨砂铁盒包装
l 工作电压：DC12V～DC18V
l 工作电流：电流≥300MA
l 工作环境：-30℃～+50℃，相对湿度40%～90%RH
l 存储环境：-40℃～+70℃，相对湿度 ≤90%RH无冷凝
l 支持卡类型：由读卡器类型决定
l 感应距离：20～50mm(Mifare卡读卡距离) 50～150mm（EM卡读卡距离）
l 通讯方式：支RS422,RS485,TCP/IP三种方式
l 授权用户：8100人
l 存储记录：32000条
l 开门方式：与指纹仪和读卡器配合，可实现用指纹、密码或刷卡进行双门互锁
l 应用场所：银行通道、监狱通道的双门互锁及多门互锁等
l ESD抗扰度：空气放电 ≤±9KV、接触放电 ≤±6KV
系统使用了CHD806D2CP双门互锁门禁控制器，可实现最AB门之间的互锁功能，本系统中为两扇门之间的互锁，打开其中一扇门，另一扇门就不能打开，当这扇门关闭好之后，另一扇门才可正常刷卡开启；
3、转闸门：
产品特点：
运行平稳，快速，无磨损，低噪音兼容性强，高档气派
产品参数：
l 尺寸：2441 X 1525 X 1450 MM（可定制）
l 加工工艺：数控切割加工，表面抛光处理
l 重量： 200KG
l 主材不锈钢厚度：2.0MM
l 转臂长度：550MM
l 通行宽度：不大于700MM
l 断电开门方式：禁止通行
l 通行方式：双向
l 通行流量：常闭模式25人/分钟；常开模式40人/分钟
l 工作电压：24VDC
l 电机：减速电机
l 功率：工作状态100W / 待机状态小于30W
l 显示方式：点阵数字显示
l 工作温度：-30℃ ～ 70℃
l IP等级： 大于IP32
l 驱动方式：1、2.5V ～12V电平信号;2、大于50MS脉冲信号
扩展功能：
计数、声光报警、火警联动
工作环境：
室内/室外
应用场所：
出入口、通道管理
4、ID卡识别：
以非接触卡代替机械钥匙，管理中心授权才能使用； 卡片的发行、授权、注销、回收，授权等管理功能, 系统对遗失卡可以进行挂失，保证安全，从而对门锁没必要进行拆装。
性能参数：
l 外形尺寸：75MM（宽）X 113MM（高） X 22MM（厚）；
l 重 量：150克；
l 颜 色：米黄色 灰色 灰白色等多种颜色供选择；
l 电 源：直流 9～12V供电，静态电流:5～60mA，功耗：0.6W，有限流保护；
l 工作频率：125 KHZ；
l 支持卡类型：各种EM感应卡（如：厚卡，薄卡及厚薄卡等）；
l 刷卡距离：100～180毫米（与卡的质量有关）；
l 感应：刷卡反应快，小于0.1秒；
l 输出接口：标准维根接口，光藕隔离OC输出；
l 传输距离：小于200米；
l 引出线：标准四芯屏蔽电缆引出，能真正防水，且抗干扰性能优；
l 工作环境：-10℃ 到55℃，相对湿度为5% 到 95% ；
l 工作状态：声光指示工作状态，待机亮绿灯，刷卡闪红灯及响声。
5、人脸识别:
6、报警视频监控：
当系统中，任何一步操作违规均可导致系统本地及中心报警；系统在通道门的每一侧均安装有摄像机，当人员刷卡时，系统自动进行抓图并储存，平时也可对通道进行监控当发生警情时，在软件上操作，一键戒严，对整个监狱的所有门禁进行戒严等管理操作。
7、服务器、显示器：
采用IBM高配置服务器，安装SQL SEVER数据库（正版软件由客户自主购买），为系统工作提供稳定的硬件基础。采用液晶显示器。
8、管理软件和数据库等组成：
系统所有数据支持网络共享，可以嵌入监狱内部管理网络，供各种分析、查询。工作站可建立用户资料库，可定期或实时采集每个门的进出资料，同时可按各用户进行汇总、查询、分类及打印等。开门有根有据，对每次开门的记录详细、查询方便，哪个人、什么时候、开的是哪扇门，均有据可查。管理部门可根据需要随时在查询系统上查询各区域门禁的详细记录，并可随时打印出来。各部门也可以根据需要，随时查询本部门员工的出入门状况。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（萅哥護軆℡~）回答的关于“监狱门禁系统建设方案”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，下面继续讲析下文用户【誰認得朕】分享的“人脸识别系统分为几类”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。
人脸识别系统分为几类
本文最佳回答用户：【誰認得朕】 ，现在由道尔智控小编为你解答与【人脸识别分析仪】的相关内容！
优质回答人脸识别系统主要包括3个部分吧，人脸跟踪、人脸比对以及人脸检测。目前人脸识别技术广泛应用于门禁管理系统、考勤管理系统、支付领域、安防领域。比如厦门云脉技术就以人脸识别技术为核心推出了刷脸考勤、刷脸签到、刷脸访客管理、刷脸门禁等实用系统。
以上就是道尔智控小编解答贡献者：（誰認得朕）分析的关于“人脸识别系统分为几类”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，接下来继续教妳下文用户【我心飄揚】贡献的“消除人脸识别最好的办法”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。
消除人脸识别最好的办法
本文最佳回答用户：【我心飄揚】 ，现在由道尔智控小编为你分析与【人脸识别分析仪】的相关内容！
优质回答分几个方面分别的论述一下人脸识别的技术和产业发展的相关状况。 第一，人脸识别技术的价值在哪里。我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用，只是备选的一个方案之一。生物学当中，唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲，最精准的是虹膜，但是虹膜的识别采集成本非常高，识别的效率相对不是很高，需要等待的时间。所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识别要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入，不适合大范围的推广。 第二，指纹。我们知道指纹的唯一性比较强，指纹同时采集成本是比较低的，比对成本也不高。但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指纹的可复制性，是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好，各种各样的大量的指纹贴，指纹膜，可复制的特征，不适合支付。所以指纹现在也大致上被pass了。 第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术。这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率，以及生命特征的唯一性来讲，性价比比较高。所以现阶段来看，人脸识别浮出水面，是有它的道理的，这是它的价值。商业特征的应用场景到底在哪里。 人脸识别的应用场景是非常宽泛的，现在主要两块，一个是金融行业，一个是安保行业。金融行业，已经从马云的蚂蚁金服演示中看到了场景，通过刷脸进行支付，显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢，下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。我相信有一天，我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片，进行对比，就知道这个用户就是需要的用户，完成整个的支付过程。实际上这种场景，是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景，是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银行，第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术，把人证合一进行认证，这样远程开户，远程开卡的功能，在我们的券商，在我们的网络银行上面，应该有广泛的应用。 对于安保行业来说，刷脸开门，现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平，我们举个例子，在去年的时候，香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包，这个案件的破获，只花了5个小时。视频监控里面获取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片，是极其模糊的，侧脸的照片，如果肉眼比对，发现不了什么。但是有一家非上市公司，在这里不能提供他的公司名称，他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子，清晰照，用这个照片到图库当中比对，锁定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获，只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控，我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频监控，人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中，上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防，是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术，这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的。 我 们再拓展一下，未来的商业用途，到底有没有第二代人脸识别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来，应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成。如果我们直接界定，达到了这样的一个标准，实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后，所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门，用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据，包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中，刷脸的数据将取代现在线上的点击量. 现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习惯和消费数据，做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后，这个的价值更大了。有很多张卡，但是只有一张脸，这是唯一的。刷脸数据是2.0时代当中，我们重点看到的。 为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来，大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢？我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程。第一阶段，需要获取大量的样本数据，这些数据是用于训练的，训练的是学习算法，这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来，进行一个特别的比对。耦合度高，超过一定的水平之后，我们会认定这两个人是一个人，但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本，包括数据训练的成本，包括运算的成本，我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人，曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢？太上老君的炼丹炉，有了这个炉之后，大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺。因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代，就是我们说的技术上的突破。 但是在产业上面的应用来看，目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别，特别是动态识别的水平是国际领先的。全网的实时监控当中，FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的。在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人，进行全网追捕。 国内是什么水平呢？顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段。目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。第二个是中科院的自动化所的李教授，他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高的成就，后来到了中科院的自动化所，专攻人脸识别。在奥运会当中，以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术。第三支就是香港中文大学的汤晓鸥教授的团队，每年会进行学术界的比赛，他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总体水平，汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中，建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段，我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术，到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱，我们可以提出一些关键的甄别的关键点。这些点在哪里呢？ 第一，我们要区分的，动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的，需要数据的比对方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据。另外，就是非配合式的，非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的图片进行比对，这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高。 这两种模式当中，我们关注三点。第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对，这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大，而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高。我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对，应该是在700个点。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司，特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流，可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。 第二点，人脸识别数据库的数据样本和大小，这是一个非常重要的指标。样本及大小，是我们可供的数据集，这些必须要对人脸，比如说一个人有500张照片，拍的都是他的脸，不同的角度和位置、光线，把这些数据进行合理的清洗，供机器去训练包括比对和识别之后，可以告诉你是识别对了还是识别错了，这样的样本数非常重要，有助于训练，提高模型的准确率。因此可标签的数据样本集的大小，这个大小目前至少是百万的级别，才会使得现在识别率能够提升到世界领先的水平，这个也是可以甄别的关键点之一。 第三点，是不是你的商业模式能够对你的整个的数据的获取，我们说人脸数据的比对，形成一个正循环的模式。实际上数据来源，人脸的样本来源，是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机，这是一个商业的互换，这个数据，因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据，其他的都被略去，用脱敏的技术之后，形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型，持续的反馈结果，获取新的数据，这样的一个正循环的过程。有了这个以后，你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标。 如果有了这三个指标之后，应当说同时具备了这三个，可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西。同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标，一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中，每年一比的人脸识别大赛，现在基本上测试水平都在95%，但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人，这算一个，再比对一个，又对了，算第二个。所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右，这是我们说的目前的正常的比对方法。 还有一个非常重要的方法，我们看到商业银行和淘宝在内的一些人脸识别的技术，会提出一个错误率的问题，这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率，别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来，是不通过，这是对的。如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的，错误率要在十万分之一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的，这是一个识别准确率的问题. 另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的。一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中，挑选出来通过，没有什么难度。但是在公安部的大平台当中，省级的平台当中，都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人，这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有多大，这是一个很重要的指标。 第二点，识别的问题。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的。本身你在可供比对的样本中，没有很大的数据，比如说是成千上万的，识别的数大家都是，都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本当中，去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求，对效率反映的要求就提高了。所以识别是一个很重要的指标。 我们说了五个指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的。 基于我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司，这个识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了，本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支，背靠着哪一支强大的学术团队，研究团队的力量，使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞，在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学术界第一的力量在支持他们，这是一个资源性的优势。比如说川大智胜，这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域当中，也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目，同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看到的人机交互，因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显，因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富。可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸，不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁，是因为我们二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据。三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹，三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取。 一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目前唯一一家有产品和技术的公司，面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到，三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非常明显的，特征点的选取，包括侧脸的选取，是有难度的。同时表情的因素，其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好，提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大。所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的，包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广，将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场。同时这家公司在人脸识别公司当中，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码，有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中，国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维人脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年。所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步。所以这一点，我们特别提示大家要关注这个公司，在技术上确实是有稀缺性的。 科大讯飞，就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司，是拥有互联网端的入口的。之前在语音的领域当中，讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据，用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势。这样的话，数据端的循环，从语音的这个领域当中，复制到图像识别，就是人脸识别当中。大家如果关注讯飞，大家可以看到，在上个星期的时候，推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢？两重加密以后，确实就是这个人，把出错的概率降到非常低的水平。同时识别，双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升。 有了这样一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立，他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面，包括和电话银行，电话客服，还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是的这样的一些判断的标准来去甄别的。我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中，也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在人脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势，以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中，讯飞超脑可以不断的用它孵化，基于学习的模式，从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中，不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话，在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业，我们想推的是科大讯飞。 人脸识别的领域当中，讯飞的优势也是非常明显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术。其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司，在安防领域的人脸识别当中，在监狱当中是超过50%的，在产品化方面也做的非常好。其他的两家，刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中，还没有办法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们的五个标准。在以后的调研和跟踪当中，我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。这是对识别类公司的分析. 下一个阶段，我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的，第二类应该是数据资源类的，数据资源目前来看就是视频资源，有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化，也许他自己没有这个技术和能力，但是可以通过技术合作的方式，找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势。目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，我觉得东方网力在这个当中步子迈的最前。目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的积累。这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司，这个步子一迈出去，布局的意图非常的明显。摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压，有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的，所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的。 所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发，并不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件。深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段，基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中，对人的行为模式的识别、跟踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场，成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了，所以现在我跟大家探讨人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展，也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几项技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起。 人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本，是对静态图像的识别，2.0版本，肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车，包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的，他们用计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中，实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律的问题，就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题，大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候，这个公司的CEO说过一句话，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法，但是我可以肯定的告诉你，十年以后，人开车上路是不合法的，这肯定是一个大的方向和趋势。这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点，更多的还有待于大家去一点一点的发掘。
上文就是道尔智控小编解答贡献者：（我心飄揚）贡献的关于“消除人脸识别最好的办法”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，接下来继续介绍下文用户【九生叶云战队】回答的“国内人脸识别公司前十”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。
国内人脸识别公司前十
本文最佳回答用户：【九生叶云战队】 ，现在由道尔智控小编为你详解与【人脸识别分析仪】的相关内容！
优质回答 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、门禁管理、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
同样专注于计算机人脸识别研发的深醒科技，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。
今天的内容先分享到这里了，读完本文《（人脸识别分析仪）广州监狱行为分析仪人脸识别》之后，是否是您想找的答案呢？想要了解更多，敬请关注ask.drzk.cn,您的关注是给小编最大的鼓励。
