人臉識別門禁“理論上，只要拍到一張手機主人的清晰照片就可以解鎖了”現場評委、犇眾信息首席技術官徐昊說。　　“現場演示攻擊并不是要制造恐慌，而是通過發現漏洞，督促廠商改進技術、修復漏洞。”GeekPwn大賽發起和創辦人王琦說，大賽會將發現的漏洞反饋給廠商，讓越來越多的企業和公眾關注技術安全。。

人臉識別系統時隔一年，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。如今，保守估計，人臉識別技術準內確率能達到95%，但沒有達到100%。

人臉識別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。

在線人臉識別??事實上，不限于ArcFaceGo應用套件，基于視覺開放平臺的免費、離線的人臉識別算法SDK，眾多開發者已實際落地了更多產品形態的人臉考勤應用比如此次疫情復工中，被辦公樓宇、廠房工地廣泛使用的“AI測溫人臉考勤系統“，該應用通過紅外熱成像測溫技術，在員工打卡的同時可完成非接觸測溫，幫助企業有效的篩查風險。??此外，集成了GPS定位的人臉考勤產品也在林場巡邏等場景中得到了實際應用，在人臉識別算法和GPS技術的加持下，林場巡邏人員可以在GPS定位范圍內“刷臉”完成崗位簽到，這一創新的考勤方式也極大地提高了管理部門的監管效率。??隨著人臉應用越來越頻繁地進入日常生產生活，視覺開放平臺也在進一步幫助開發者商業化落地。基于完整產業生態鏈，平臺聯合了整機方案商、開發板廠商、攝像頭模組廠商等上下游合作伙伴，通力為開發者提供全產業鏈資源支持，解決硬件選型及工程化難題。??未來不難想象，將有更多的人臉識別產品普及到各個行業。正如當前防疫工作中，由視覺開放平臺所賦能的AI測溫篩選系統、無人值守立體車庫、人臉識別垃圾桶、人臉識別梯控等眾多非接觸式應用正發揮著重要作用。。

人臉識別閘機因此，在產品設計時要及時作出調整，使之更符合當地的使用習慣?????????而從最重要的產品能力角度而言，必須在人臉識別算法選型時，考慮到算法魯棒性能否適配海外人群，以及佩戴口罩下的人臉檢測成功率。否則會出現大量的誤識和拒識，從而極大影響產品體驗。?????????由于國外市場的區域眾多，需要算法可以兼顧黑、白、黃等等多類人群，保持檢測成功率穩定。同時相較而言，國外著裝和發型較為多樣化，比如擁有大量不蓄發造型，以及頭巾、絡腮胡、墨鏡等等所涉及的遮擋問題。并且從新聞視頻中也可以發現，海外所佩戴的口罩造型也較為豐富并非標準化，這也將直接影響到口罩下的人臉檢測。?????????這些因素，都會對人臉識別算法的能力提出較大挑戰。此前，麻省理工媒體實驗室的一項實驗也證明了這一點。該實驗通過對IBM、亞馬遜在內的多家公司人臉識別算法進行測試，發現12%的深色皮膚男性被認錯，而深色皮膚女性的錯判率甚至高達35%。人臉檢測實測報告及免費算法推薦：?????????針對人臉識別測溫機中，重點用到的人臉檢測技術，筆者實測了市面上多款開放、開源算法。從結果來看有幾款還是比較不錯的，綜合成本、算法魯棒性、廠商整體實力，推薦大家可以嘗試一下——視覺開放平臺的ArcFace免費人臉識別算法。

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。。

人臉識別系統可以對小區的人員與已采集的住戶人臉特征信息進行比對，判斷和分析進出人員是否為正常住戶或同住人員，實現了每個出入人員都有跡可循此系統不僅可有效防止陌生人尾隨，杜絕貼小廣告、推銷或閑雜人等進入，對小區住戶的安全更有保障，而且使得居住體驗也得到改善。根據居民反映，以前買菜得放下東西后開門，現在可以直接刷臉進入，無需停留，方便了很多。更重要的是，有了人臉識別系統，轉租轉借等不良行為得到了根本上的技術壓制、確保社會資源公平利用中立起了“防火墻”。　　目前，北京保障房中心已經完成了47個項目的設備安裝和部署工作。人臉識別系統后臺的數據庫已經在用戶知情的情況下，采集租戶及同住人面部信息10萬余條。明年年底之前，將有10萬個保障房、公租房的家庭實現人臉識別的全覆蓋。基于旗下視覺人工智能開放平臺，免費離線開放了人臉識別、活體檢測、人證比對等多項技術，全面降低應用門檻，讓人工智能正在成為普惠技術。

　　　　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。利用該特征分類器對從前端系統輸入的圖像進行全方位的人臉搜索，將圖像中滿足特征分類器篩選條件（與特征分類器的匹配度滿足一定條件）的檢測區域確定為人臉目標，完成人臉目標的定位。　　　　middot，采用狀態識別機理可減少復雜背景對識別系統的干擾；　　　　middot，檢測出左右旋轉lt，；15deg，，上下旋轉lt，；10deg，的人臉；　　　　middot，處理速度快捷：對500萬像素高清圖像，檢測時間小于300ms；　　　　middot，擁有大于95%的正面人臉檢測率；　　　　檢測出來的人臉圖像經過圖像處理、模型調整定位、圖像標準化等系列操作，最終通過對標準化圖像進行特征提取，獲得特定的便于機器識別、分類的人臉描述特征圖。　　　　補光子系統　　　　車道設置檢測補光燈和抓拍補光燈各1臺。

影響人臉識別算法性能的硬件主要有攝像頭與開發板，前者會影響成像質量與識別效果，后者會影響算法的運行速度與穩定性過去，一款成熟、穩定、可商用的人臉識別設備，如果從零開始開發調試，往往需要一年到一年半左右的開發周期，開發者需要不斷發掘市場上各類硬件設備，進行組合與性能測試，也無法保證最終結果完美。對于行業信息不通暢、缺乏硬件選型經驗的開發者而言，如何快速解決以上問題？視覺開放平臺推出的產業鏈市場是解決這一行業普遍需求的可選項之一。產業鏈市場是專注構建產業上下游生態的商業平臺。通過該市場，需求方可以根據實際需求，選擇最優的攝像頭、開發板、整機等硬件模組，脫離繁瑣的硬件方案選型、驗證，縮減研發周期及成本，或是直接采購實現一站式智能升級的行業解決方案。目前，產業鏈市場由視覺模組、開發板、整機產品、解決方案四大部分組成，需求方可實時在線咨詢并采購相應產品。并且上線的所有產品，均經過了視覺開放平臺認證與調優，更好地適配開放平臺的人臉識別、活體檢測、人證核驗、人臉屬性分析等眾多核心算法。其中，視覺模組擁有單目、雙目等多種寬動態攝像頭品類，開發板則涵蓋了基于RK、高通的各類安卓主板方案。整機產品包含了電子班牌、門禁機、訪客機、商品消費機、人證機等各類產品形態，直接免去了硬件選型、硬件生產等環節。此外，也有人臉支付、VIP識別、智慧酒店、智慧校園、智慧旅游等集算法、功能應用、整機硬件與一體的完整解決方案供需求方選擇。。

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。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。