人臉識別場景日趨多元近期，國內幾大銀行陸續(xù)宣布上線“刷臉支付”、ATM機“刷臉取款”，廈門市部分農行ATM機也實現了“刷臉”取現；以蘋果iPhoneX為**的智能手機實現了人臉解鎖、付款等功能；此外，人臉識別門禁、通過“刷臉”簽到也悄然普及……人臉識別技術的成熟使市民的生活步入了“看臉時代”。例如，福建省公安廳與騰訊互聯(lián)網+合作事業(yè)部發(fā)布了名為“牽掛你”的防走失平臺。依托于騰訊優(yōu)圖的人臉檢索技術，市民與公安人員能夠將疑似**人員的照片上傳到該平臺，以檢測是否為在記錄在案的走失人員；武漢市公安局交通管理局正式發(fā)布升級后的“武漢交警智慧服務平臺”，著力打造24小時不打烊，全年無休的指尖上的AI***。武漢市民通過該平臺，刷臉認證成功后，無須其他憑證和資料，即可在線辦理130多項交管業(yè)務，其中，可全程網上辦理業(yè)務和交管服務的達95項等等。而作為人臉識別技術較早也**普遍的一個應用，安防領域目前已經成為人臉識別技術的一片紅海。當攝像頭能夠清晰拍攝到人臉時，索引系統(tǒng)能夠自動將人臉與罪犯庫里的數據進行比對，判斷出現在攝像頭里的行人是否在罪犯數據庫里有存檔，整個過程只需要2-3秒的時間。**認為，“刷臉”應用正加速滲透市民生活。可以更快速驗證身份。天津定制人臉識別產品介紹
今年上半年，各地一些零售商開始在門店中安裝市場上一種新奇的人工智能產品——“人臉識別”系統(tǒng)，來統(tǒng)計真實的人流。近年來，無論是線下傳統(tǒng)零售業(yè)還是線上電商都面臨著不小的發(fā)展困境。降低成本、保持利潤增長、尋求創(chuàng)新的發(fā)展路徑一直是零售業(yè)追求的目標。對于風雨飄搖中的傳統(tǒng)零售業(yè)而言，人工智能（AI）可能也會超乎想象地加速行業(yè)的重新洗牌。作為近年來**火熱的詞之一，人工智能與傳統(tǒng)零售業(yè)的結合還鮮少聽聞，但改變已經悄然開始，諸如“人臉識別”之類的技術正在顛覆零售的渠道。據了解，人工智能一般分為運算智能、感知智能、認知智能等階段，而后者往往比前者智能程度更高。在中國互聯(lián)網公司中，騰訊、阿里巴巴、網易等已經紛紛將人工智能作為下一個關鍵的風口進行布局。在人工智能領域中，語音和視覺識別技術占了大頭。2016年，艾瑞咨詢預測，語音和視覺識別技術分別占中國人工智能市場的60%和。此外，2020年，中國人工智能市場將從2015年的12億元增長至91億元。過去一年，人機大戰(zhàn)不斷上演，柯潔大戰(zhàn)AlphaGo以落敗告終，令人工智能再度升溫。對于人工智能產業(yè)來說，2017年也是一個重要的歷史節(jié)點。在技術突破和資本催化下，這個信息時代的前列技術正在逐步落地。南京工業(yè)人臉識別對接教務管理系統(tǒng)自動生成教室簽到情況。
人臉識別技術的優(yōu)勢一、自然性，就是指通過觀察人們所具有的自然性的臉部生物特征來進行身份的確認，識別方式十分便捷，用戶不需要攜帶任何證件或額外進行其他操作二、不易察覺性，被識別的人臉圖像信息能夠主動獲取，可以讓被測個體不察覺，人臉識別是利用可見光獲取人臉圖像信息，或者是紅外線與可見光融合的多光源人臉圖像識別技術。這種特殊的采集方式可以不被人察覺，不會陷于被偽裝欺騙的境地。三、非接觸性，相比較其他生物識別技術，人臉識別是具有非接觸的，用戶不需人臉與設備直接來接觸的，可以同時滿足多人連續(xù)進行人臉圖像信息的識別和分揀。四、非侵擾性，人臉識的非接觸性也為被采集者帶來非侵擾性的體驗。對人臉的采集不需要被采集者配合也不用工作人員干預。而且人臉屬于暴露在外的生物特征，對人臉的識別采集容易被大眾接受。
同時關鍵崗位人員的考勤數據可以與住建局相關系統(tǒng)聯(lián)網同步。人臉識別門禁（道閘）+考勤管理實時大屏顯示人臉識別門禁（道閘）+考勤終端參數-C50人臉識別門禁（道閘）終端參數-C50/C51G塔吊、升降梯駕駛員人員身份驗證應用目的：對塔吊、升降機等這類專業(yè)機具，需要由專門的駕駛員來操作，安全規(guī)范的駕駛能有效降低風險和降低***的發(fā)生。而作為駕駛員，有必要對其進行身份驗證，防止非授權人員操作機具，避免危險的發(fā)生。塔吊、升降梯駕駛員人員身份驗證采用分體式人臉識別設備，包括有人臉識別攝像頭、機載人臉識別主機兩部分。整套設備安裝于塔吊駕駛艙或升降機駕駛艙內，攝像機安裝于與駕駛員人臉高度一致的位置，擋風玻璃側邊。系統(tǒng)配備了3G/4G無線網絡，GPS定位功能。塔吊、升降梯駕駛員人員身份驗證功能特點●塔吊升降梯駕駛員驗證對于上機操作的駕駛員，進行人臉識別，確認操作人身份，并登記操作和離崗時間?！襁^程驗證即在操作過程中，人臉識別系統(tǒng)將隨時開啟人臉比對功能，對于操作中途換人的情況進行隨機檢測，發(fā)現異常即通過3G網絡發(fā)報警到后端監(jiān)控中心。過程驗證同樣適用于未進行人臉識別就操作機具的人員，即駕駛員沒有進行人臉識別就開動機具。精確定位并面部區(qū)域位置。
人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。人臉圖像采集及檢測人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些**能**人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提**類器的檢測速度。人臉圖像預處理人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果。改善提供更好的公共安全。西城區(qū)工業(yè)人臉識別產品介紹
同一人的不同照片提取出的特征值，在特征空間里距離很近，不同人的臉在特征空間里相距較遠。天津定制人臉識別產品介紹
人臉識別技術發(fā)展歷程人臉識別**初在20世紀60年代已經有研究人員開始研究，真正進入初級的應用階段是在90年代后期，發(fā)展至今其技術成熟度已經達到較高的程度。整個發(fā)展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯(lián)網應用階段。與其他生物識別方式相比，人臉識別優(yōu)勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。目前人臉識別需要解決的難題是在不同場景、臉部遮擋等應用時如何保證識別率。此外，隱私性和安全性也是值得考慮的問題。人臉識別優(yōu)勢明顯，未來將成為識別主導技術。具體來說，相比指紋識別、虹膜識別等傳統(tǒng)的生物識別方式，優(yōu)點主要還集中在四點：非接觸性、非侵擾性、硬件基礎完善和采集快捷便利，可拓展性好。在復雜環(huán)境下，人臉識別精度問題得到解決后，預計人臉識別有望快速替代指紋識別成為市場大規(guī)模應用的主流識別技術。天津定制人臉識別產品介紹
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