淮安智慧城市人脸识别产品介绍

   人脸识别特征介绍1、几何特征，这是从面部点之间的距离和比率作为特征，识别速度快，需要内存比较小，对于光照敏感度降低。2、基于模型特征，这是根据不同特征状态所具备的概率不同来提取人脸图像特征。3、基于统计特征，就是将人脸图像视为随机向量，并用统计方法辨别不同人脸特征模式，比较典型的有特征脸、**成分分析、奇异值分解等。4、基于神经网络特征，这是利用很多的神经单元对人脸图像特征进行联想存储和记忆，根据不同神经单元状态的概率实现对人脸图像准确识别。随着人工智能的发展，科学技术的不断进步，人脸识别技术会有更多的应用方向，它的安全问题也会逐渐被重视。更多关于人脸识别资讯，人脸识别产品，人脸识别技术人脸识别技术简化检索时间，也无需对系统进行连续监控可以实现自动检索排查，降低人为错误发生率。淮安智慧城市人脸识别产品介绍

  所以个人觉得未来可期。从信息和安全角度讲，人脸信息属于弱隐私，安全性方面还有很些欠缺。当前学术和商业界在***检测方面已耕耘多年，相信在多策略融合下能有一定突破。当然，虹膜识别相比安全性更高，但在商业落地方面还要考虑其他因素如硬件成本，部署便利性等。从传统的手工特征到现在的“***”CNN，人脸识别取得的技术突破确实有目共睹。尽管在应对无约束、跨年龄、模糊、遮挡等方面还存在一些问题，但已经在一些特定场合下成功落地，所以个人觉得未来可期。从信息和安全角度讲，人脸信息属于弱隐私，安全性方面还有很些欠缺。当前学术和商业界在***检测方面已耕耘多年，相信在多策略融合下能有一定突破。当然，虹膜识别相比安全性更高，但在商业落地方面还要考虑其他因素如硬件成本，部署便利性等。淮安智慧城市人脸识别产品介绍在人脸识别环节，其应用场景一般分为1:1和1:N。

人脸识别在图侦领域的应用：静态对比商汤科技SenseTotem视图情报研判系统，是一套采用基于深度学习的以图搜图系统，可通过采集监控录像中的人脸截图，比对搜索目标库中标准人脸照片，帮助图侦干警快速确认涉案嫌疑人员的身份。SenseTotem视图情报研判系统比较大的优势在于模糊图像识别能力强，可适应低分辨率、暗光、侧脸、低头、低像素的人脸截图，以及图像中人脸的发型、胖瘦、年纪、表情变化、以及眼镜、围巾遮挡等，SenseTotem视图情报研判系统支持千万级目标库中300ms内获得识别比对结果，支持1：N与N：N验证，其1：1人脸验证的图片相似度验证准确率在99%以上，1：N人脸搜索，返回TOP5相似结果的准确度超过，返回TOPl0相似结果的准确度超过。在该系统于某地的实际应用测试中，采用，包含**部门所提交的真实案发现场视频监控录像人脸截图，属原系统无法实现身份确认的模糊度很高的图片，人员年龄跨度10-30年左右证件照片。

   网络应用人脸识别过程(2张)利用人脸识别辅助***网络支付，以防止非***的拥有者使用***等。如计算机登录、电子***和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子***中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一。从而**增加电子商务和电子***系统的可靠性。娱乐应用人脸识别技术***地应用于日常生活中，如相机拍摄，图片对比等，尤其近两年来，相亲节目如火如荼，其中浙江电视台的爱情连连看中的比较好夫妻像环节就利用了人脸对比技术来测试男女主人公面相的相似程度。随着移动互联网的崛起，一些人脸识别技术的开发者将该项技术应用到娱乐领域中，如应用开心明星脸等，根据人脸的轮廓，肤色，纹理，质地，色彩，光照等特征来计算照片中主人公与明星的相似度。随着N的变大误识别率会升高，识别时间也会增长，所以相似度阈值通常都设定得较高，通过率会下降。

   三、人脸识别技术研发现状截至2018年7月2日，我国人脸识别技术专利申请总量达到10404项。其中，发明专利数**多，达到6589项，占比为；实用新型专利数其次，为2591项，占比为；外观、发明授权专利数占比分别为、。从申请专利数量来看，2007-2017年，我国人脸识别专利申请数量总体上呈上升的趋势。尤其是2014年后，人脸识别专利申请数量大幅增多；到2017年，人脸识别专利申请数量达到2847项。从公开**数量来看，2007-2017年，我国人脸识别**公开数量总体上呈趋势。2017年，我国人脸识别**公开数量为2698项，达到近年来比较大值；截至2018年7月，**公开数量为2163项。比较两张人脸的相似度。淮安智慧城市人脸识别产品介绍

提前将个人信息保存到人脸识别系统，“刷脸”实现借还图书。淮安智慧城市人脸识别产品介绍

1、光照问题，光照变化是影响人脸识别性能的关键因素，对于这个问题的解决程度关系着人脸识别应用进程的成败。因为人脸的3D结构，光照投射出的阴影会加强或减弱原有的人脸特征。特别是在晚上，可能是因为光线不足造成的面部阴影，会导致识别率的下降，使得人脸识别系统难以满足应用需求。2、姿态问题，人脸识别是依据人的面部表象特征来进行识别，如何识别由姿态引起的面部变化是这项技术的难点之一。姿态问题关联到头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失，使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。3、表情问题，面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化也会影响着人脸识别的准确率。但现在，不管是张嘴还是做一些夸张的表情，计算机可以通过三维建模和姿态表情校正的方法来把它纠正。4、遮挡问题，这个问题是对于没有在配合情况下的人脸图像采集，是一个比较严重的问题。尤其是在监控环境下，被监控对象都会带着眼镜、帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像可能不完整。

   从而影响后面的特征提取与识别，还有可能导致人脸检测算法的失效。 淮安智慧城市人脸识别产品介绍

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