四川动态面部识别系统设计承诺守信,欧脉信息

广州市欧脉信息科技有限公司----动态面部识别系统设计；

人脸识别技术特点

人脸与***的其它生物特征（***、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”;

非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;

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。

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所谓人脸识别（Facial Recognition），是指针对特定场景的静态图像或动态视频，利用现存已存储好的若干人脸图像数据库，验证和识别具体场景下的单个或多个人的身份匹配。人脸识别通常由三部分组成：具体场景中人脸检测（Face Detection）并分割人脸、抽取分析人脸特征、匹配数据库识别人脸。人脸图像的长期数字化存储是人脸识别令人恐惧的原因之一，这些人脸信息有诸多被滥用风险，迫切需要应对方式变革以消解公众，方式之一就是设置图像与视频存储期限。当处于突发状态的危急情景之际，某些特定图像数据存储确有必要。一旦***期已过，则无需保留危急时刻留存的人脸数据。因此，对大多数应用场景来说，限制人脸数据存储期限可以平衡人脸识别带来的多重好处与化风险二者之间的利益平衡。具体存储时间依情景不同而各异。比如为应对突发状况所编译的特定图像具有高瞬时价值，而其他情形则需纳入庞大的数据库已备后续匹配并识别人脸特征。在此介绍一种保障数据安全性的机器学习模式——联邦学习（Federated Learning）。此种学习模式是一种训练数据去中心化的机器学习方案，确保数据只存储在摄像头终端，而不传输到***数据中心，从而提升数据安全性。

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产品特性

·支持单目人脸检测

·特有的人脸识别优化算法，识别人脸，人脸识别時间＜0.5s

·内嵌性能***NPU***元网络CPU

·选用LINUX电脑操作系统，系统软件平稳

·支持20000 的人脸比对库及十万条识别纪录

·操作温度：-20℃-70℃

·丰富多彩的硬件配置插口（I/O、WG26、WG34、RJ45）；动态面部识别系统设计

·7寸IPS全角度高清显示屏，图象无拖影、无延迟时间

·自动增益、自动白平衡，让图象真正的颜色当然复原

·内嵌视频监控系统专用型暗光级控制器，低光照强度识别更精准

·可连接***性施工工地系统软件动态面部识别系统设计