合肥可视化人脸识别产品介绍

    1、工地原有的考勤模式为人工模式，即下属部门配备相关人员进行手工考勤，员工上下班时，到该人员处进行考勤登记。此考勤模式不仅效率极低，准确率也低，还会出现因为人情关系影响考勤结果的情况出现。2、FIRS工地考勤管理系统体现了考勤应有的客观公正性，利用辩脸通人脸识别技术，结合每个人脸的***性，杜绝了代打卡考勤的现象。3、**住建厅及项目质量监管部门可通过web来实时查询关键岗位人员实时考勤记录及管理项目关键岗位人员身份信息，有效规范建筑市场行为，落实建设各方主体责任。4、针对建筑工地布线困难问题，运用3G无线网络传输，有效保障了数据传输的稳定性。5、也提高了工作效率，利用人脸识别考勤及身份验证系统后，不仅可以从人脸考勤身份识别上提高员工的积极性和效率，还能防止陌生人非法闯入给工地带来威胁。 人脸识别技术逐渐在智慧城市、公共安全、轨道交通、**治理及交通等行业的应用。合肥可视化人脸识别产品介绍

    二、人脸识别技术发展历程人脸识别**初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别优势明显，未来将成为识别主导技术。具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场大规模应用的主流识别技术。 连云港人工智能人脸识别制造厂家.当围绕脸部一圈的小圆点都点亮了，就捕获面部图像成功。

    近年来，建筑施工工地的安全管理在全国各城市，均成为了安监部门重点监控的对象，部分地市还为此还发布了相关的政策文件，其目的是为了从严管理工地，确保人员和财产的安全。建筑工地的安全管理包括有多方面的，包括工地人员进出、工地内的人员数量、监理（项目经理）是否在场监督工作、操作人员是否规范上岗等方面，另外包括工地的仓储监控、各类器具的监空等财产安全管理，均需要有一套智能化、专业化的管理系统来监管。工地目前存在的问题分析经过大量的实地调研、与各建筑单位沟通，发现目前工地存在如下的一些问题：●大量的建筑工人如何统一有效的管理？●如何能了解是谁进出了工地？●有多少人在工地内施工作业？●关键岗位人员（监理等）在工作时间如何进行考核，是否能按时到场监督施工质量？●如何有效管理项目关键岗位人员信息？●操作塔吊、升降梯的人员，如何进行身份核实，规范塔吊、升降梯等由专业司机操作？针对以上情况，十分有必要建立一个***、***、统一、智能的建筑工地信息管理系统：一方面，可以解决监管部门对建筑工地现场环境和建筑工人的安全管理问题，进行有力的监督；另一方面，可以快速、便捷、正确的验证监管理事是否按时到岗查询。

    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。 包括人脸识别签到系统、网络预约平台，自助预约服务终端。

    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、长尾分布等特点模型的角度看，2014年DeepFace和DeepID达到先进水平后，深度学习的方法成为了主流，LFW测试精度从60%提升到90%以上，随着专门针对人脸识别设计的模型出现，近年来LFW逐渐推向。 人脸识别的广泛应用定是意味着机会、挑战、盈利！大连**人脸识别服务放心可靠

漏检率：存在人脸但是没有检测出的图像在所有存在人脸图像中的比例。合肥可视化人脸识别产品介绍

    除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。人脸识别技术流程人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些**能**人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器。合肥可视化人脸识别产品介绍

上海奥畅智能科技有限公司创立于2018-08-29，总部位于上海市，是一家奥畅科技是一家以人工智能（AI）为的应用解决方案提供商，以人脸识别、行为分析、语言分析、数据分析、智能感应、机器人、物联网等技术为基础为多个领域打造专业智能的行业应用方案，有旗下人脸识别品牌KorRich（科睿齐），奥畅科技坚持从用户角度出发，为用户解决实际问题，解决行业痛点，是一家可以为用户提供定制型应用方案，。从事智能科技,信息科技,物联网科技,新能源技术,环保科技,工业自动化技术,计算机软硬件技术,光电科技.通讯技术领域技术开发,技术转让,技术咨询,技术服务及销售的公司。奥畅科技深耕行业多年，始终以客户的需求为向导，为客户提供***的[ "人脸识别", "物联网", "现实增强", "机器人" ]。公司不断开拓创新，追求出色，以技术为先导，以产品为平台，以应用为重点，以服务为保证，不断为客户创造更高价值，提供更优服务。奥畅科技始终关注数码、电脑行业。海纳百川，有容乃大，国内外同行的智慧都是促使我们前行的力量。