车辆人脸识别动态诚信企业推荐“本信息长期有效”

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人脸识别一体化终端使用的人脸检测、识别算法（FDDB与LFW世界前三），将其运行在性能高嵌入式平台中，。产品可实现人脸检测、人脸跟踪、与人脸识别，，并可在屏幕上呈现相应的反馈。人脸跟踪与检测耗时20ms左右，人脸特征提取耗时200ms左右，人脸比对耗时0.1ms左右，对光线、戴眼镜等具有较好的鲁棒性。本产品支持多种硬件功能接口，包含HDMI高清输出，串口输入/出，RJ45，USB接口；具有完善的软件接口，包含：设备管理、人员/照片管理、记录查看等功能。同时本产品可以对接合作方开发出的多种应用，比如：门禁考勤、访客、人证合一，楼宇管理系统，开发者也可根据产品的接口开发自己的应用。

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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，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，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。

网络化

视频监控的网络化将以这系统的构造将由集成化向集散中心式系统衔接，集散中心式系统选用双层等级分类的结构形式，具备微内核技术性的事时多个任务、多客户、分布式系统实际操作系统以完成抢鲜任务调度优化算法的快速响应，构成集散中心式视频监控系统的硬件配置和手机软件选用规范化、模块化设计和系统化设计方案，视频监控系统机器设备的配备具备实用性强、且开放式好、系统组态软件灵便、操纵功能齐全、数据处理方法便捷、工业触摸屏友善及其系统安裝、调节和检修简单，系统安全性，容错机制靠谱等作用。车辆人脸识别动态

·系统一体化

视频监控的网络化在某种意义上摆脱了操控地区和机器设备拓展的地区和总数界线。系统网络化将使全部互联网系统硬件配置和软件资源的共享资源及其每日任务和负荷的共享资源，这就是系统集成化的一个关键定义。车辆人脸识别动态