智能动态人脸识别考勤门禁软件-广东智能动态人脸识别-欧脉

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人脸识别精准度首先会受到识别对象——不同种族群体的影响。人脸模式特征可以分为肤色特征与灰度特征两大类。肤色作为人脸的重要信息，***于其他面部细节，具备相对稳定性。但人脸识别系统针对白人的识别准确率要比非白人群体高，并且肤色越深精准度越低，此时识别偏见倾向会被肤色的相对稳定性放大。此外，由于种族人群的训练数据的不完整和非代表性，智能动态人脸识别考勤门禁软件，也会加剧人脸识别的固有偏见。当该技术应用于、边境安全、零售、机场等公共场所时，智能动态人脸识别开闸系统，会存在不同种族群体被偏见、等问题。另一个造成识别精准度下降的重要因素是光照。毕竟作为三维物体的人脸不可避免地受光照阴影、照射强度等外在因素的干扰。光照会改变人脸图像灰度的相对分布，所以光照引起的人脸图像变化高于个体差异导致的变化。

据卡迪夫大学（Cardiff University）的一项研究表明，澳大利亚曾出现过数千例人脸匹配错误事件。由此看出，在大规模应用于公共场所前，明确人脸识别精准度标准为迫切，而标准的明确可以从对民众生活的影响度高低来判断。若过程中严重干涉到民众的核心权利，譬如捕或，则识别度必然要达到相应级别。

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应用场景

适用于办公区域、酒店、通道闸机、写字楼、学校、商场、商店、社区、公共服务及管理项目等需要用到人脸门禁的场所。

产品特性

1、 支持光敏传感协同的夜间补光；

2、 支持串口、韦根26、34输出，输出内容支持配置；

3、 采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

4、支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、100万条识别 记录（含近期1万张现场抓拍照片）；

5、 人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，广东智能动态人脸识别，1：N识别准确率为99.7%；

6、 识别速度快，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）人脸比对耗时0.2ms（1000人库，智能动态人脸识别监控，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）；

7、支持陌生人检测，陌生人等级可配置；

8、支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；

9、 支持HTTP方式的接口对接；

11、支持公网、局域网使用部署方式；

12、支持屏幕显示内容配置；

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人脸识别技术采用深度学习模型的多姿态动态人脸识别算法来建立人脸识别系统，基于卷积***网络的深度监督学习模型突破技术壁垒，是目前任意光照环境下准确快速的人脸识别方法。其技术特点是人脸特***息编码数据量小、准确率高、识别速度快、数据采集手续简单、安全性高，并采用非接触式、非强制性。很好地解决了人脸识别领域的一些瓶颈问题（人脸面部表情、姿态、位置、头部尺寸的变化和遮盖物的影响以及人脸图像的光照、背景等大幅度的变化）。是一种直接、方便、容易被人们接受的非性识别方法，因其高度安全、适用面广、极为方便的使用和管理方式本公司的人脸识别系统拥有***的知识产权，包含专利及软件注册权，可实现以下功能：侧脸、半遮挡、模糊人脸多角度人脸检测；多人脸同时识别；在标准数据库可实现高达99%的人脸识别能力；海量特征大库的快速人脸搜索；基于历史动态图片库的人脸分类聚合与轨迹。

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