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行 业：代理
发布时间：2021-09-15
人脸抓拍机：人脸抓拍机内置 AI 芯片和深度学习算法 ， 适应于密集的通道 、 出入口等多种场景需求 ， 实现对人群中人脸的 。
人脸抓拍机目前已普遍部署在汽车站 、 火车站 、 机场 、 港口 、 娱乐场所 、 街道 、 社区等人员复杂场景的重点监控区域 ， 对场景的适应性是其性能的重要指标 。在大姿态 、 遮挡 、 光照异常等复杂情况下的人脸抓拍成功率 ， 在自然监控环境中误抓率都是设备性能体现 ， 也是用户的选择依据 。随着安防监控智能化的发展 ， 更精细更的结构化信息成为趋势 。目前各大厂商都推出了抓拍人脸 、 人体 、 车辆 、 车牌等多维信息的面向视频结构化应用的抓拍机 ， 多 AI 算法的集成以及多路实时抓拍的需求 ， 要求前端设备厂商进一步压缩算法模型和提升芯片处理速度 。另外 ，人脸识别面板机， 前端设备脱离于后端服务器 ， 功能从单纯信息到 、 分析 、 决策方向发展 ， 这也符合智能前移为边缘节点赋能 ， 让边缘感知信息的发展趋势。
门禁设备：门禁设备是以人脸识别技术为的身份识别终端产品 ， 它集成了视频采集 、 人脸识别 、 证件识别 、 红外侦测及网络传输等多种功能 。目前市场上的门禁产品发展比较成熟 ， 同质化严重 ， 但也展露一些新趋势 。
人脸识别是指对输入的人脸图像或者视频，判断其中是否存在人脸，如果存在人脸，武汉人脸识别面板机哪家做，则进一步给出每张人脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息，并且依据这些信息，进一步提取每张人脸蕴含的身份特征，人脸识别面板机哪家，并将其与已知人脸库中的人脸进行对比，从而识别每张人脸的身份.人脸识别的研究起源于19世纪末，其发展大致分成三个阶段[5]：阶段以面部特征为主要研究对象；第二阶段称为人机交互式识别阶段，分为采用几何特征参数来表示人脸正面图像和统计识别为基础的方法；第三阶段才被称为真正的自动识别阶段，人脸识别技术进入实用阶段
人脸识别的技术与方法一般分为：基于几何特征的方法和基于模板匹配的方法.对于基于几何特征方法而言，首先检测出眼耳口鼻等脸部主要部件的位置和大小，然后分析这些部件的总体几何分布关系以及相互之间的参数比例来识别人脸.基于模板的方法也叫做基于表象的方法，利用模板与整个人脸图像的像素值之间的自相关性进行人脸的识别[6].通过分析常用的人脸识别方法，本文将人脸识别的方法分为基于几何特征的方法、基于模型的方法、基于统计的方法、基于神经网络的方法.
早的基于几何特征的方法由Bleclsoe提出，该方法将几何特征定义为面部特征点之间的距离和比率，通过近邻方法来识别人脸，但必须手动定位面部特征点，因此属于半自动系统.侧影识别是另一个基于几何特征的人脸识别方法，其原理是通过提取人脸的侧影轮廓线上特征点，将侧影转化为轮廓曲线，提取其中的基准点，然后识别这些点之间的几何特征.
近年来随着深度学习的发展 ， 人脸识别技术取得了突破性进步 ，湖北人脸识别面板机哪家做， 范围内相关研究团队众多 ， 以中美俄日欧等国家和地区较为 。根据 NISTFR 町2020 年 10 月的测试结果 ， 排名前 10 的算法半数以上来自中国 。
虽然各国的人脸识别算法有性能上的差异 ， 但差距并不大 。以 FR 町 VISA测试集为例 ， 百万分之一误报对应正确率前 30 厂家性能都已超过或者接近99% 。人脸识别的技术发展已由注重算法精度提升向以改善实际应用效果的方向转变 ， 并出现了以下应用趋势 。由简单场景向复杂场景转变。简单场景人脸识别精度趋于饱和已经成为业界的共识 ， 业界将注意力转移到复杂场景人脸识别问题并表现在具体应用场景上 。从高分辨率 、 小姿态 、 光照适中的人脸卡口场景转变到低分辨率 、 大姿态 、 低照度 、 模糊等低画质开放式场景 ， 这对人脸识别算法适应能力提出了新的挑战 ， 也是业界努力提升的方向 。
3D 人脸成为配合式应用的重要方向，随着 2017 年 iPhone X 将 Face ID 引入手机端 ， 3D 人脸识别技术逐渐成为手机厂商旗舰机型的标准配置 。相比于 2D 人脸 ， 3D 人脸包含更为丰富的人脸信息 ， 对旋转 、 遮挡 、 光照 、 照片攻击等具有更好的抗干扰能力 。在以门禁考勤 、 金融支付为代表近距离配合式应用中 3D 人脸逐渐成为常用的技术解决手段 。
