人臉識別考勤軟件人臉識別系統準確率和誤識率一般在多少？隨著科技水平的發展，基于人臉識別的門禁系統在社區、企業和院校的使用越來越廣泛現在有眾多安防設備的廠家進入到了這個領域，那么他們的人臉識別系統中準確率和誤識率有多少呢？人臉識別技術的衡量維度太多，但從技術比較，比如圖像比對級的1：1，1：N，N：N；衡量的標準和維度都不同。比如算法精確度上，國內國外的人臉識別技術大多數在開源OPENCV等開源庫上進行新規則添加（深度學習進行疊層運算），公司之間的識別正確率差異僅僅在小數點上，99.6%-99.7%提升效果并不明顯。人臉識別系統結構構成如圖所示使用方先將人員的照片傳輸到人臉識別系統主機中，前端攝像頭再采集到人像后傳輸到后臺，通過各自的軟件算法比對，實現人臉識別功能。就當前產品技術而言，除非面對人臉相似度極高或是3D仿真面具的情況下，各主流品牌的人臉識別準確率均在98%以上。14年人臉識別系統工程施工經驗，如果您對人臉識別系統系統工程有任何疑問或需求，請致電或在線咨詢！也可到我們的官網留言咨詢、官網：、我們7-24小時為您服務。。

人臉識別在抓拍的圖片中，車輛特征、車牌號碼、前排駕乘人員的面部特征可清晰辨識　　　　middot，高清卡口一體機實時處理高清視頻，自動對車輛進行抓拍及識別車輛號牌，并將識別結果、圖片/信息等上傳；　　　　middot，在抓拍的機動車圖片中，可清晰反映車輛特征（車輛外形、車身顏色、車輛號牌）；晝夜均能有效克服車窗反光，在抓拍的圖片中，前部駕乘人員的面部特征可清晰辨識；　　　　middot，高清卡口一體機通過以太網將車輛號牌、圖片、路段號、時間等信息發送給控制中心；控制中心計算機接收到數據和圖片后，進行處理和保存；　　　　middot，系統采用一體化的500萬高清卡口一體機，完成高清圖像采集、視頻分析/檢測、車牌識別等功能；符合GA/T497-2009《公路車輛智能監測記錄系統通用技術標準》的要求，圖片信息可清晰地反映地點、車道、行駛方向、時間、車牌號碼、車輛類型、圖片序號等信息；且可以根據客戶需求進行相應修改，以滿足各種不同的需求。　　　　交通參數采集/違章取證　　　　1、視頻測速　　　　可快速檢測實時通過車輛的行駛速度，原理如下。　　　　middot，方式一：標定卡口一體機的垂直高度和與車道的水平位置，標定視野中的遠端距離及近段距離，在平直的車道上即可實現視頻測速。逐幀實時處理，可得出車輛行駛的精確軌跡以及記錄車輛在所有參考點時間，通過計算分析，獲取車輛的行使速度；　　　　middot，方式二：通過比對實際場景中參照物的位置來標定圖像中參照物的坐標及高度，將實際場景還原為3D場景，在三維空間內對車輛進行視頻測速。對車輛信息實現逐幀實時處理，可以得出車輛行駛在攝像機視野范圍內的精確軌跡，通過計算分析，獲取車輛的行駛速度。　　　　2、交通參數采集　　　　實時采集車流量、平均時速、車頭時距、道路占有率等交通參數，依據設定的時間間隔，將交通參數匯總后實時上傳控制中心。可對車輛類型進行判斷，在附加信息中輸出車輛類型（大、中、小型），且還可輸出車輛具體尺寸（米）車長、車寬信息，方便用戶查看或信息調用。　　　　3、車輛違章取證功能　　　　對高清圖像中的車輛進行檢測、鎖定、跟蹤，根據車輛運動軌跡與用戶定義的車道標識線，判斷車輛是否軋線、越線、逆行等違章行為，并區分車道分隔線、雙黃線，對違章車輛進行抓拍，取得執法證據。　　　　人臉特征圖檢測和提取　　　　自動掃描（檢測）抓拍的高清圖像，使用高效的人臉檢測算法，配合先進的目標融合、決策策略，實時定位出其中含人臉信息的區域坐標，實現智能化的實時人臉檢測。　　　　通過組織大量的人臉、非人臉圖像數據，應用先進的算法，訓練獲得最佳的人臉表述特征，并將大量的特征按照一定結構組織起來，形成特殊的人臉特征分類器。

人臉識別系統廠商也針對1：N的準確度做了技術深耕，百度曾宣布百度大腦的1：N人臉識別監測準確率已達99.7%目前，人臉關鍵點檢測技術可以準確定位面部的關鍵區域，還可以做到支持一定程度遮擋以及多角度人臉，活體檢測及紅外光識別技術有效阻擋了照片、手機視頻等二維人像的作弊行為，使3D人臉識別準確率大幅度提升。但雙胞胎識別、整容易容前后的識別依然是人臉識別的難點，因此需要虹膜識別等其他識別技術進行補充。人臉識別技術另一個關鍵層面在于faceID庫的建立，3D人臉識別數據采集相對困難，采集數據量十分巨大，對計算機計算存儲能力要求較高，faceID庫的數據量是人臉識別技術算法訓練的基礎，數據越高，相應的準確度才會越高。各廠商仍需繼續擴充自身的faceID庫規模。“AI+安防”之國家安防目前平安城市、智能交通仍然是安防行業的下游應用領域，與政府公安相關的交通、道路視頻監控仍然是安防行業重要的應用環節。作為關系到百姓日常生活的重要部門，公安及安防行業的信息化、智能化提升迫在眉睫。而伴隨著人工智能技術的發展，國家對公安及安防相關部門持續投入并建設大規模的基礎設施，同時人工智能技術迭代下，技術廠商需要大量的數據進行算法訓練，因此，雙方需求實現有效結合，人工智能技術快速在國家安防領域落地開花。計算機視覺廣泛應用于飛機場、火車站等公共場合，在大規模視頻監控系統中可實現實時抓拍人臉、布控報警、屬性識別、統計分析、重點人員軌跡還原等功能，并做出及時有效的智能預警。且對于抓獲有作案前科慣犯幫助很大，目前多應用于公安事前、事中、事后敏感人員布控、失蹤人員查找等。安全布防需要消耗大量的警力資源，尤其是運動會、國家會議、演唱會等重點區域和重點活動的安防，而在這其中，已經開始出現人工智能產品的身影，包括實時監測系統、巡邏機器人、排爆機器人等，未來這些機器人也將會更多的替代傳統安防體系中重復且低效的工作，節省警力資源。

人證比對一體機當干警進入監區時，走到干警通道A門口，將IC卡放在讀卡器上，確認后，A門口IDVR系統的攝像機進行實時的錄像并馬上捕捉該干警面像，并實時彈出在值班室監控液晶顯示屏上，值班人員將此捕捉照片與IC卡上的個人信息進行人力比對，確定后，由值班答員開啟A門，允許此人進入干警人員必須有意識及配合地望向門口上方攝像頭，方便捕捉面像。進入A門后，干警用A卡在蝴蝶閘上的讀卡器刷卡，在值班室顯示器上顯示個人信息，門禁管理系統發指令到報警盒，報警盒立即對相對應的儲卡柜發出指令，自動彈出相對應的儲卡柜，值班人員進行人工比對后，將A卡換取B卡，值班人員開啟B門，讓干警進入監管區。出監管區干警持B卡走到干警通道B門口，將IC卡放在讀卡器上，確認后，B門口IDVR系統的攝像機進行實時的錄像并馬上捕捉該干警面像，并實時彈出在值班室監控液晶顯示屏上，值班人員將此捕捉照片與IC卡上的個人信息進行人力比對，確定后，由值班答員開啟B門，允許此人進入。干警人員必須有意識及配合地望向門口上方攝像頭，方便捕捉面像。進入B門后，干警必須走到人臉識別終端前面，刷卡，并進行人臉識別，終端將快速作識別，并同時捕捉一張彩色照片存檔，方便查詢。驗證成功后，終端下方的液晶顯示屏將顯示該干警的卡號，時間等個人信息，門禁系統并快速通過報警盒，自動打開相對應的儲卡柜，以聲音提示該干警儲卡柜位置，值班人員取出A卡，將B卡放入儲卡柜，A卡發給該干警，干警方可離開A門。如人臉識別驗證不成功，系統快速將捕捉面像與數據庫中所有罪犯面像作識別，當發現該人員為罪犯或其他無記錄人員時，系統自動發出不同級別的警報。外來人員進入外來人員進入監區，首先必須持該人身份證到監獄外大門的身份證識別系統作驗證，當驗證該身份證為有效身份證時，再使用門禁系統，由值班人員配新卡臨時給外來人員，并錄入個人信息及采集5張紅外面像模板及1張彩色，并做驗證。外來人員由干警帶領下由干警通道進入監管區，干警進入流程如上，外來人員只需跟隨干警進入。v:shapeid=”_x0000_i1026”type=”_x0000_t75”style=‘width:9.75pt，height:3pt‘v:imagedatasrc=”file:///C:DOCUME~1ADMINI~1LOCALS~1Tempmsohtml101clip_image003.jpg”o:title=””/出監管區。

人臉識別軟件電腦版其目的是在人群中，系統會自動捕捉人臉影像，進行對比識別人以自然的形態走過去，攝像頭會進行信息的抓拍和采集，發出相應的指令，進行動態人臉識別并進行與目標照片進行對比，完成對比過程并輸出人臉對比結果，幫助警方快速高消息的識別嫌疑人，大大提升警方辦案效率。　　動態人臉識別是不需要停駐等待，你只要出現在一定識別范圍內，無論你是行走還是停立，系統就會自動進行識別，也就是說，人以自然的形態走過去，攝像頭會進行信息的抓拍和采集，發出相應的指令，進行動態人臉識別。目前，隨著科學技術的不斷發展和進步，人像生物識別技術的日益成熟和完善，人像生物識別技術作為全球最前沿的生物識別技術及圖像處理技術，在當今社會公共安全防范、刑偵、技偵、網絡安全、金融安全等諸多領域將發揮著獨有的不可替代的作用，是人類社會科學技術發展與進步的里程碑。　　動態人臉識別算法。計劃應用于公安、航空、港口、海關、銀行、大型企事業單位、大型會議活動、高端會所、重要的街道、碼頭等場所的安全防范，將為當前復雜國內外安全形勢下的安全保衛、安全防范帶來革命性的變革。　　動態人臉識別算法。計劃應用于公安、航空、港口、海關、銀行、大型企事業單位、大型會議活動、高端會所、重要的街道、碼頭等場所的安全防范，將為當前復雜國內外安全形勢下的安全保衛、安全防范帶來革命性的變革。　　動態人臉識別的優勢　　（1）通過計算機視覺仿真人眼，符合人類的識別習慣。　　（2）不需要與設備直接接觸就能采集人臉圖像；　　（3）不需要專門配合采集設備，被采集者不易察覺，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像；　　（4）計算機仿真視覺準確率達到99%以上，而且不會疲勞，比人眼更加可靠。。

但是，雖然Viola-Jones算法對于從正面看到的面部是一種啟示，但它無法從任何其他角度地發現面部這嚴重限制了它如何用于面部搜索引擎。這就是雅虎對此問題感興趣的原因。今天，加利福尼亞州雅虎實驗室的SachinFarfade和MohammadSaberian以及斯坦福大學附近的Li-JiaLi，揭示了一種解決問題的新方法，即使在部分遮擋的情況下也可以在某個角度發現面部問題。他們說他們的新方法比其他方法更簡單，但卻達到了的性能。Farfade和co使用一種根本不同的方法來構建他們的模型。他們利用近年來在一種稱為深度卷積神經網絡的機器學習上取得的進步。我們的想法是使用大量帶注釋的示例數據庫來訓練多層神經網絡，在這種情況下，從多個角度拍攝人臉照片。為此，Farfade和co創建了一個包含200000張圖像的數據庫，其中包括各種角度和方向的面部以及另外2000萬張沒有面部的圖像。然后他們在50000次迭代中以128個圖像批量訓練他們的神經網絡。結果是一種算法，即使在部分遮擋的情況下也可以從各種角度發現面部。

為了使人臉識別防偽性能更強，一家企業開發出了雙目深度防偽攝像頭雙目深度防偽攝像頭可以讓人臉識別在更多不同的環境條件下正常識別。雙目深度防偽攝像頭采用可見光和近紅外雙攝像頭設計，可以在一秒內完成識別，提供雙動態的高清晰度圖像，具有強大的光線處理能力和環境適應性，因此該雙目深度防偽攝像頭可以在強光、弱光和逆光等不同的光線條件環境下獲取可以進行人臉識別的人臉圖像。不僅如此，雙目深度防偽攝像頭應用了該企業自創的多光譜多重綠光活體防偽技術，可以部署在各類桌面或柜面的應用場合或整機設備，可廣泛應用于安防、金融、教育等諸多領域的身份識別核驗，十分方便。雙目深度防偽攝像頭能夠有效防止被采集者通過偽裝進行識別和攻擊，有效提升人臉識別的安全性。有著從業20年的防偽經驗，服務過多家知名企業，具有專利性的技術，對于防偽防竄貨有豐富的經驗，可以提供多種個性化的防竄貨解決方案，如有需要或希望得到進一步了解，可致電免費熱線電話：0755-88830778，將有專人為您提供詳細的咨詢和服務。。

NIST在2017年6月也發布過全球競賽成績，彼時人臉識別技術的最好水平為千萬分之一誤報下識別準確率95.5%時隔一年，人臉識別技術的準確率提升了75.6%，2017年這一指標的最好水平在2018年排到了第九位。人臉識別準確率大幅度提升，離不開科技企業的努力，尤其離不開中國科技企業。NIST把中國和俄羅斯供應商的算法排名置于其他供應商之上，表明中俄人臉識別準確度世界領先。人臉識別技術屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區分百生物體個體。人臉識別技術是指利用分析比較的計算機技術識別人臉。“現有的人臉識別系統在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現有系統的識別率將陡然下降。人臉識別技術還存在著諸多的挑戰性問題需要解決。”比如，人臉比對時，與系統中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。也就是說，人如果發生微小變化，系統可能就會認證失敗。

人臉圖像采集及檢測：1、不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。2、人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

通過率=1-拒絕率也就是拒絕率越小越好。實用系統的通過率往往在95%以上。　　　　特定算法下，需要設定一個閾值，作為判定相似的標準。當相似度大于這個閾值時，表示匹配成功，否則表示匹配失敗。設定的閾值越高，誤識率約低，通過率也越低。　　　　單純講準確率是不恰當的。業內一般常用的是千分之一誤識率下的通過率或者拒絕率來描述算法的準確率。　　　　化妝、易容、整容、偏頭等對人臉識別的干擾　　　　如果我化妝、整容了，是不是人臉識別就不奏效了？如果我有意偏頭扭頭，通過人臉識別技術還能認出我順利完成身份驗證嗎？這些方法容易騙過人臉識別嗎？　　　　人臉識別系統主要依據人臉提取主要器官部位的輪廓關鍵點，并在關鍵點附近提取統計特征。這些方法更容易增加拒絕率，也就是人臉識別系統無法認定為本人。但是單純靠這些方法，很難把一個人識別為另外一個特定的人。