技術原理: 人臉識別:技術挑戰 1,可見光 不同的光照環境是影響人臉識別精度的主要因素 2、姿勢 大多數人臉識別算法只能改變15度的人臉姿態。 3、閉塞 帽子、眼睛、圍巾、發型等可能會遮住人們的臉 4、年齡 對同一個人不同年齡的照片進行人臉識別也是一個技術挑戰。 5、海量人臉數據庫 當人臉數據庫的規模達到100萬以上時，人臉識別算法的識別準確率將是一個很大的考驗，而人臉數據庫的規模越大，入學考試的準確率就越大。 人臉識別:行業領先 1、識別率較高 比以色列的face.com人臉識別系統高出25%，比中國知名的人臉識別商業系統高出55%。 2、識別速度更快 一臺服務器每秒可以完成1500萬次面對面的比較。移動設備的人臉檢測幀率是谷歌的3倍。 3、更寬容的面對 人臉姿態在30度范圍內變化，60度可檢測人臉大小為50像素，28像素可檢測。 4、在海量(百萬以上)人臉數據庫應用場景中，人臉識別準確率高達92% 識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛和發型等面部障礙的影響。 在18-50歲范圍內，識別準確率仍可保持在90%以上。 人臉識別:不僅認識人，也認識男人和女人，知道大概的年齡。 性別識別率高于95%，年齡識別誤差小于正負6歲 二是具體產品的科技引進 基于人臉識別技術，人臉技術已經開發出大量的人像匹配解決方案、人臉控制解決方案、智能視頻檢索解決方案、人臉識別解決方案和智能商店解決方案。我們的應用服務主要集中在刑事偵查、安全金融保險、智能終端、商業地產等領域。 大規模人臉識別系統 【產品描述】 大規模人臉識別系統是為數千萬(甚至數十億)的大規模面對面圖書館應用而設計的。它利用技術的人臉識別核心技術，結合先進的分布式系統架構和大型數據庫技術，支持多個并發請求。實時人臉比較和搜索。 【功能】 核心功能包括: 面對注冊 將一個或多個人臉注冊到人臉數據庫(建模)中，以支持通過照片(靜態照片)或實時視頻(從USB攝像頭、網絡攝像頭等)進行人臉注冊。 同一個人可以同時注冊多個人臉，并支持多個人臉注冊。 系統支持從數據庫到數據庫的批處理人臉注冊。該函數可用于將公安ID數據庫中的所有人臉數據一次性導入，形成完整的基本人臉數據庫。 2. 面搜索 在指定的人臉數據庫中搜索特定的人臉(可能來自照片或視頻流中的屏幕截圖)，返回具有最高相似度的N個結果，并根據相似度從高到低進行排序。 3.臉比較 提供基于圖像的1:N人臉匹配功能，圖片可以來自照片或視頻截圖，比較結果是比較源與每個比較的相似度值。 4. 面檢查 它主要用于檢查身份證。你可以通過比較身份證上的人臉，找到同一個人有多張身份證，或者同一身份證號碼對應不同的人臉。 5. 面對數據庫管理 支持人臉數據庫查詢、刪除、修改、新建等管理功能。 您可以隨時查詢人臉數據庫中的人臉信息，也可以修改或刪除特定的人臉信息。 主要特點包括: 1. 靈活的系統可擴展性 基于先進的分布式系統架構，支持人臉匹配服務器的動態擴展，實現對數千萬甚至數十億海量人臉數據庫的支持。 2. 優異的人臉匹配性能 單臺人臉匹配服務器每秒可完成2000萬次實時比對，從人臉檢測到人臉識別耗時不到200ms。在百萬人臉數據庫中，人臉比較結果前10大命中率均在95%以上。 3.對面部容忍度高，具有面部姿態校正功能。當人臉在25度內上下傾斜時，識別結果不會受到影響。 支持基于可見光環境的人臉識別