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    更新時間:2025-11-26   瀏覽數:530
    所屬行業:工程機械 工程起重機械 施工升降機
    發貨地址:上海市嘉定區  
    產品數量:9999.00個
    價格:¥800.00 元/個 起
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    人臉識別:業界*
    1、識別率更高
    比以色列face.com 人臉識別系統準確率高 25%比國內某人臉識別商用系統準確率高55%
    2、識別速度更快
    單臺服務器每秒可完成1500 萬次人臉比對在移動終端上人臉檢測幀率是 Google 的 3 倍
    3、對人臉容忍度更高
    人臉姿態變化30 度內可識別,60 度內可檢測人臉大小低50 像素可識別,28 像素可檢測
    4、在海量(百萬級以上)人臉庫應用場景下,人臉識別準確率高達 92%
    識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發型等面部遮擋的影響。
    在18-50 年齡范圍內,依舊可以保持 90%以上的識別準確率。
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    人臉識別:技術挑戰
    1、可見光
    不同的光線環境是影響人臉識別準確率的一個主要因素
    2、姿態
    絕大多數人臉識別算法只能 15 度的人臉姿態變化
    3、遮擋
    帽子、眼睛、圍巾、發型等可能遮擋人臉的因素
    4、年齡
    針對同一個人不同年齡時期的照片進行人臉識別,在技術上亦是一個挑戰。
    5、海量人臉庫
    當人臉庫規模達到 100 萬以上,對人臉識別算法的識別精度將是一個極大的考研,而且人臉庫規模越大,考研越大。
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    系統應用:
    普遍應用
    人臉識別系統其實是臺的攝像機,判斷速度相當快,只需要0.01秒左右,由于利用的是人體骨骼的識別技術,所以即使易容改裝,也難以蒙過它的眼睛。而且“人臉識別系統”具有存儲功能,只要把一些具有潛在危險性的“重點人物”的“臉部特寫”輸入存儲系統,重點人物如擅自闖關,就會在0.01秒之內被揪出來,同時向其他安保中心“報警”。另外,某些重要區域如控制中心只允許特定身份的工作人員進出,這時候面部檔案信息未被系統存儲的所有人全都會被拒之門外。
    與此前的指紋識別系統相比,人臉識別系統有很多的改進。指紋技術的使用壽命不如人臉識別系統,使用成本也高于人臉識別系統。由于沾水、沾汗、沾灰,還有傳感器只能在室內使用等原因,指紋識別系統在露天戶外使用的可能性很小。而用于人臉識別的攝像機都可工作,它不侵犯,第二它是很安全的,無論室內還是戶外均可使用。人臉識別系統意味著每個人的臉上都貼著名字,外人看不見,但系統能看得見。包括外國人,從踏入中國的一瞬間,他的圖像和個人資料就會進入電腦的控制中心,不管在什么地方出現,都可認出此人。而且被觀察的人不知道有設備在監視他,起到了科技、文明的功能。
    系統運作
    2012年4月,鐵路部門公布招標公告,對京滬高鐵安檢區域人臉識別系統工程進行公開招標,上海虹橋站、天津西站和濟南西站三個車站安檢區域將安裝用于身份識別的高科技安檢系統人臉識別系統。
    業內人士透露,現在有的人臉識別技術在抓取出人臉后,會把焦點對準眉骨到下顎這一倒三角區域,找出該區域的數千個點位,這些點位組成一套數學模型,通過復雜的數學方式計算人臉的相似度,因此準確度很高。
    2012年11月,武漢正構建一套高精準人臉識別系統,建成后能在1秒鐘內比對1億次圖像,瞬間可辨認嫌疑人。這套系統主要通過安裝在城市道路路口、兩側以及公交車上的25萬個視頻探頭進行圖像采集。視頻將捕捉到的人像,與后臺數據中犯罪嫌疑人面部特征進行比對,可在幾秒內鎖定犯罪嫌疑人。這套系統將在明年3月投入實戰應用。
    目前,武漢警方已建成以信息采集、分析研判、信息行動三項機制以及視頻系統和地理信息系統為支撐的動態信息化警務系統。
    三峽秭歸縣于2011年8月啟動“人臉識別系統”,建立了退休人員動態信息庫。每年9月至次年3月進行退休人員認證。截止到2012年12月10日完成離退休人員認證8135人,其中,網上視頻認證194人。
    2012年11月底,全市所有機關事業經辦機構都啟用人臉識別系統進行領取養老金建模認證工作,2013年5月底完成初次建模工作。若超過期限沒有進行身份驗證的離退休人員,管理系統將會自動停發其養老金。建模成功后,退休人員可以就近通過互聯網和攝像頭自行完成身份認證。
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    技術原理:
    人臉識別內容
    人臉識別技術包含三個部分:
    (1)人臉檢測
    面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
    ①參考模板法
    首先設計一個或數個標準人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;
    ②人臉規則法
    由于人臉具有一定的結構分布特征,所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉;
    ③樣品學習法
    這種方法即采用模式識別中人工網絡的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器;
    ④膚色模型法
    這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
    ⑤特征子臉法
    這種方法是將所有面像視為一個面像子空間,并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
    值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。
    (2)人臉跟蹤
    面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
    (3)人臉比對
    面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對,并找出佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:
    ①特征向量法
    該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
    ②面紋模板法
    該方法是在庫中存儲若干標準面像模板或面像模板,在進行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。
    人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/識別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。
    隨著工地施工安全要求的日益提高,人臉、指紋等高新技術也應用成了日常措施
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