湖州销售人脸识别施工

   今年上半年，各地一些零售商开始在门店中安装市场上一种新奇的人工智能产品——“人脸识别”系统，来统计真实的人流。近年来，无论是线下传统零售业还是线上电商都面临着不小的发展困境。降低成本、保持利润增长、寻求创新的发展路径一直是零售业追求的目标。对于风雨飘摇中的传统零售业而言，人工智能（AI）可能也会超乎想象地加速行业的重新洗牌。作为近年来**火热的词之一，人工智能与传统零售业的结合还鲜少听闻，但改变已经悄然开始，诸如“人脸识别”之类的技术正在颠覆零售的渠道。据了解，人工智能一般分为运算智能、感知智能、认知智能等阶段，而后者往往比前者智能程度更高。在中国互联网公司中，腾讯、阿里巴巴、网易等已经纷纷将人工智能作为下一个关键的风口进行布局。在人工智能领域中，语音和视觉识别技术占了大头。2016年，艾瑞咨询预测，语音和视觉识别技术分别占中国人工智能市场的60%和。此外，2020年，中国人工智能市场将从2015年的12亿元增长至91亿元。过去一年，人机大战不断上演，柯洁大战AlphaGo以落败告终，令人工智能再度升温。对于人工智能产业来说，2017年也是一个重要的历史节点。在技术突破和资本催化下，这个信息时代的前列技术正在逐步落地。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。湖州销售人脸识别施工

   KorRich人脸对比抓拍机是基于先进的FPGA技术推出的智能人像抓拍机，在1080P高清视频格式下，MegEye-C3S可实现全帧率、全画幅的人脸实时检测与抓拍，单帧可实现100张以上人脸检测与抓拍，特别适用于人流密集的通道、出入口等场景，实现对人群中人脸信息的捕捉。人脸比对抓拍机参数：产品颜色：白色尺寸：152*81*54mm传感器：1/2"SONYCMOS像素：1920(H)x1080(V)视频压缩：低照度：彩色宽动态：>80dB数字宽动态电源/功耗：DC12V/AC24V&POE()(可选)，≤9W人脸比对抓拍机产品优势：1、非配合式，无需在设备前停留对比2、支持人脸抓拍、比对，N≤10000;3、响应时间<1s;4、支持国标GB28181、ONVIF。连云港奥畅人脸识别服务放心可靠杜绝代打卡、代签到情况的发生，**提升课堂效率。

   在“刷脸的时代”，我们的身体的某些部位已经成为身份识别的一把“钥匙”。“手机面部识别”、“超市人脸支付”、“公司刷脸考勤”，短短几秒，就验证了自己的身份。人脸识别技术正在悄然地走进我们的生活，极大程度上改变了我们的生活，带来更多的方便与快捷。人脸识别技术是基于人的面部特征，用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和**人脸，进而对采集到的人脸进行面部识别的一系列相关技术，具有识别技术快，准确率高的特点。人脸识别技术经过几十年的发展，以及国家多年来的高度重视，如今国内的产业链已基于完善，大规模普及的软硬件条件已经具备。伴随着人脸识别技术的市场越来越强烈，各行各业的需求也逐渐增大。就目前数据统计来看，现在传统的考勤市场占有率呈下滑趋势，以人脸识别为**的生物识别技术逐渐受到市场的认可。人脸识别系统可广泛应用于公安、金融、边防口岸、门禁、考勤、海关、手机等多个对人脸身份就行自然比对识别的重要领域。从公共安全治安管理角度，可以为公安部门提供有效的数据检测；从活动主办方角度考虑，可使人与票证一一对应，杜绝票证冒充；从公司考勤角度考虑，可以实时准确对员工考勤情况进行采集。

   人脸识别是一个较为宽泛的概念，涵盖了构建人脸识别系统的一系列技术，包括人脸检测、防伪检测、人脸对齐、特征提取、特征对比等，其按照对比的量级可分为1：1、1：N、N：N。目前先进的人脸识别算法均采用了深度学习技术，在公开的百万基准数据集MegaFace中已能达到98%的精度，人脸识别技术基本趋于成熟。训练深度学习模型的本质是通过计算损失函数并反向传递误差使模型学习到训练集的数据分布，因此研发人脸识别算法的关键在于数据、模型和损失函数。从数据的角度看，主要有商业公司私有数据、开源基准数据集、图像生成，下面是一些常见开源基准人脸集，这些人脸集对领域带来了巨大贡献，同时也存在身份重合、姿态单一、长尾分布等特点。

我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。

   1:N人脸识别的应用场景包括学校电子班牌、物业小区、新零售的客户识别等。学校电子班牌，将走班制课程表与多模式多方式班级考勤关联，实现校务与教务的信息化管理，成为学校和班级、教师和学生、家长和学生之间交流与互动的桥梁从物业小区到企业楼宇，结合企业的需要可以用于人脸闸机、考勤、OA管理、访客的管理和注册，随之而来的就是更加智能的管理人群和流向。在新零售行业，帮助线下零售商家更了解他们的客户，将线下人群信息向线上转化。通过前端的图像获取硬件和机器视觉技术分析客群，提供精细的客流分析如顾客年龄、性别，甚至停留时长、行为分析等多维数据。N:N人脸识别模式主要用于****N:N是1：N的延伸，即同时对多张人脸进行人脸检索，需要占用更多的计算资源。是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程，是动态人脸比对。比如公共场所动态监控、缉拿逃犯、人员布控等就是典型的运用N:N人脸识别模式。同一人的不同照片提取出的特征值，在特征空间里距离很近，不同人的脸在特征空间里相距较远。舟山奥畅人脸识别管理

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   人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准，该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率（FAR，又称误识率，把某人误识为其他人）”和“拒真率（FRR拒真率，本人注册在底库中，但比对相似度达到不预定的值）”，来作为评判依据。当人脸比对的相似度值大于此阈值时，则比对通过，是同一个人，否则比对失败，不是同一个人。每个阈值我们都可以统计对应的FAR\FRR，不同阈值的FAR/FRR值可绘成ROC曲线（ReceiverOperatingCurve），我们可以通过ROC曲线选定一个合理的阈值点。其实这种算法类问题，还是要自己上手体验过才能有直观认知。湖州销售人脸识别施工

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