人證比對一體機?????????據筆者與行業內部人士交流中得知，在送審的產品中，僅僅只有極少數企業能夠通過檢測以近期完成認證的成都某智慧酒店解決方案商為例，其送檢產品在認證過程中一共通過了38項產品功能與質量檢測，符合《安全防范人臉識別應用人證核驗設備通用技術要求》、《上海市旅館業治安管理信息系統自助入住終端設備技術規范》等四項規范，最終才獲得了進入上海酒店行業的通行證。?????????需要注意的是，《安全防范人臉識別應用人證核驗設備通用技術要求》作為首要檢測依據，規定了基于人臉識別技術的人證核驗設備的技術要求、試驗方法、檢驗規則、標志和隨機技術文件。據技術規范文件，設備應具備人證核驗功能，能將現場采集的活體人臉圖像與人員證件照片或人臉特征信息進行1:1人臉識別，并給出人證一致性核驗結果。?????????該規范的檢測要求非常嚴格，檢測范圍也相當全面，除硬件設備的物理可靠性以外，還對設備采集的人臉圖像質量、光照適應性、人臉姿態適應性、錯誤接受率（FAR）、錯誤拒絕率（FRR）和響應時間都做出了詳細要求，全方位保障用戶體驗與管理效率。?????????用于測試的人臉圖像樣本也極其多樣化，涵蓋了居民身份證、護照、駕駛證等證件照以及現場采集的活體照片，涉及采集設備、光照環境、姿態、年齡跨度、性別、表情、膚色等影響因素，可適配酒店旅客人證核驗、出入境管理、高鐵自助通關、小區出入口管理、銀行柜臺業務辦理、社保實名認證、身份核驗遠程確認等實際應用場景。?????????據了解，該智慧酒店解決方案商在人證核驗的關鍵功能上使用了視覺開放平臺的ArcFaceSDK，該算法以免費、離線的特點在業內聞名，功能上則集成了人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對、人臉屬性分析、IR/RGB活體檢測等多項能力，可以滿足包括酒店入住終端在內多種人臉識別設備的開發需求。?????????送檢公司也透露，該產品能通過公安三所的檢測，視覺開放平臺的技術支持頗為重要，為算法集成與產品調試提供了幫助。?????????據悉，算法已經廣泛地應用于智慧酒店的相關產品，譬如業內知名的智慧酒店方案提供商睿沃科技，也采用了的人臉識別算法，在入住、退房、梯控、開門和VIP系統中，都有極佳表現，既提升了用戶體驗，也降低了酒店運營成本，人臉識別正成為酒店智慧轉型中不可缺少的功能。?????????除智慧酒店外，人臉識別算法也大量應用于應用于智慧樓宇、智慧旅游、智慧工地、智慧校園、智慧出行、智能機器人等場景，其免費、離線的特點備受廣大中小型企業的青睞，據悉使用人臉識別算法的激活設備已經達到數千萬臺。?????????人臉識別設備大規模應用的同時，相關規范也在同步出臺，這有助于行業生態的良性發展。

人臉識別??杭州某智慧酒店解決方案提供商：原來我們一直用的人證核驗SDK，但有些業務也需要集成人臉識別功能，可兩個SDK無法同時使用，一度很困擾我們現在ArcFace3.0同時集成了人臉識別和人證核驗，不僅能適應更多的業務需求，還縮短了開發時間。??某集成商：新版本很多接口都有優化，幫助文檔相比之前也清晰很多，SDK里還新增了圖像處理工具，能進一步提高開發效率。??杭州某智慧門禁開發人員：升級到3.0版本需要重新注冊人臉特征庫，我們也猶豫過，但測試結果顯示整體識別成功率有明顯提升，后續會分批對產品進行升級。??南京某智慧教育解決方案提供商：3.0版本支持全角度人臉識別，使用更方便，體驗更好。??關于視覺開放平臺：??視覺開放平臺，源自20余年來在計算機視覺行業的深厚積累，自2017年FreeSDK上線以后，先后經歷三次大版本更新，實現了AI算法、計算架構與應用場景的融合創新，成為軟硬一體的視覺開放賦能平臺，輸出大量可快速商業落地的先進算法，免費提供人臉識別、人證核驗、活體檢測SDK以及開發應用套件，可應用于智慧樓宇、智慧旅游、智慧工地、智慧校園、智慧出行、智能機器人等諸多場景。??目前，視覺AI算法在業內遍地開花，平臺注冊開發者近10萬，覆蓋超100種細分應用場景，賦能超1000種創新應用，采用人臉識別算法的激活設備達到數千萬臺，應用于數萬家智慧酒店與社區門禁，超十萬所智慧學校與智慧工地，數十萬臺駕培車輛，全國十多個城市的公交線路與數百個城市的自助政務機也全面搭載的人臉識別算法。??視覺開放平臺不僅在ArcFace3.0版本中提升了算法性能與開發效率，還將秉承賦能行業的初心，堅持提供免費、離線的優秀算法，為開發者和企業用戶打造高效易用的視覺AI引擎，為行業創新升級提供源動力。。

人臉識別考勤軟件他們在整條產業鏈中并不處于優勢地位：既不直面終端用戶場景和需求，導致對于產品的理解和創新有限；同時也不具備軟件研發能力，只能根據訂單生產硬件，發展到一定規模后容易撞上“天花板”???????尤其在實際項目中，人臉識別硬件需要對接實際的應用系統才能滿足客戶最終需求，如門禁系統、考勤系統、測溫通行系統等。但是，硬件廠商主要將研發資源投入硬件研究、生產和銷售上，缺乏軟件開發能力。如果要擴展市場、提高議價能力，就必須加大投入進入不擅長的軟件開發領域，或者捆綁合適的應用服務商合作競標，這也是人臉識別領域中硬件廠商普遍面臨的困境。???????據了解，已經有部分硬件廠商，因為無法快速得到軟件能力的支持，導致花費大量時間討論和確定軟硬件結合的集成方案，更甚者，嚴重影響項目的交付周期。???????經濟學上有一個名為“價值鏈”的理論：在一個企業眾多的市場活動中，真正創造價值的經營活動才是價值鏈上“戰略環節”。企業想要長期保持競爭優勢，就必須掌握更多戰略環節。那么對于硬件企業而言，如何掌握軟硬集成能力、客戶拓展等戰略環節呢？或許擁抱第三方、中立且開放的AI產業平臺會成為破局之策?！鹃_放平臺助力破局——向內獲取技術支持，向外得到渠道拓展】???????“對我們這類靠硬件起家的企業而言，算法與軟件研發很困難，不僅要重新組建研發團隊，還需要海量數據對算法進行長期訓練?！毙邱R電子總經理程俊說，“但引入視覺開放平臺的算法和技術之后，我們在短時間內就完成人臉識別測溫機的軟硬一體化落地，從單一的硬件制造商升級為具備解決方案能力的綜合型企業?！???????基于提供的ArcFaceGo應用套件，硬件廠商可以快速甚至零代碼搭建人臉識別閘機通行、刷臉考勤以及人臉識別測溫等應用。

人證比對軟件人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。人臉圖像匹配與識別提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。14年人臉識別系統工程施工經驗，如果您對人臉識別系統系統工程有任何疑問或需求，請致電或在線咨詢！也可到我們的官網留言咨詢、官網：、我們7-24小時為您服務。。

人證比對軟件哪里有部分高端產品對采光要求有所降低，但其成本相對會較高因此為提高人臉識別準確率，在采光照明條件不好的場合需增加補光設備。硬件因素，硬件因素是指人臉識別系統中攝像頭和控制主板的性能。常用的人臉識別攝像頭像素在200萬至400萬像素之間，根據不同廠家不同型號性能各有差異，不一定是像素越高越好。另外在人流量較小的出入口采用一般靜態人臉識別即可，而在人流量較大的出入口的攝像頭就必需具備超寬動態，運動補償的功能，以保障人臉識別的準確率。人臉識別控制主機的主板性能同樣是影響人臉識別系統準確率的重要因素。因此，在選用人臉識別設備時，必需考慮到其主板的運算能力，存儲能力，環境適應能力這幾個方面的因素，配合其軟件算法，用以保障提高人臉識別系統的準確率。軟件因素是指人臉識別算法的提升與優化，人臉識別算法的原理是系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數據庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。常用的人臉識別算法有4種基于人臉特征點的識別算法、基于整幅人臉圖像的識別算法、基于模板的識別算法、基于神經網絡進行識別的算法。通過對各類算法的進一步提升也是提高人臉識別系統準確率的重要方式。14年人臉識別系統工程施工經驗，如果您對人臉識別系統系統工程有任何疑問或需求，請致電或在線咨詢！也可到我們的官網留言咨詢、官網：、我們7-24小時為您服務。

　　隨著人臉識別商用落地的逐漸成熟，越來越多的細分場景正引入刷臉功能，以進行數字化和信息化轉型，以提升運營效率及安全性，智慧校園正是當中的典型場景　　與傳統校園所有管理功能都依賴老師不同，智慧校園以物聯網技術為基礎，全方位實現教育信息化，構建具有感知全面、響應及時、智能綜合、隨需應變、高效運行等特質的數字化校園，打造推進教育信息化2.0時代。為實現以上特點，基于人臉識別功能的電子班牌和校園一卡通正成為智慧校園的標配。01智慧電子班牌　　智慧電子班牌是智慧校園引入人臉識別功能后的代表產品，顯著提升選課排班與考勤管理效率?！　W生通過智慧校園平臺進行選課，人臉識別可以代替傳統的密碼登錄，以提升選課安全性，課程會展示在電子班牌終端，以便學生隨時查閱。　　前往教室上課時，該教室的攝像頭會抓拍人臉信息，與事先錄入學校后臺系統的人臉庫進行比對，幫助教師自動化進行考勤簽到或簽退。相應的考勤數據也會展示在班牌上，既督促學生按時上課，也幫助老師更高效地了解學生出勤狀況，進行班級管理?！　∨c傳統紙質簽到、口頭點名、手動刷卡不同，學生只需通過攝像頭抓拍到人臉信息，即可實現毫秒級打卡簽到，多個學生同時通過攝像頭的情況下也可以完成準確識別，實現批量打卡，大大節省了簽到時間，提升了課堂教學效率。此外，刷臉考勤使得簽到更加規范，避免代簽情況的出現。　　人臉簽到數據可追溯，使得班級考勤率和個人出勤率一覽無余，幫助老師、家長更好地了解學生狀況。02“人臉識別”校園一卡通　　校園一卡通是師生身份的唯一標識，用來刷卡消費、刷卡進宿舍、刷卡簽到等。

為了提高全民體質，提升體育發展水平，國家綜合社會發展實際，提出了全民健身運動計劃，旨在通過以社區為單位積極開展全民健身活動，實現居民身體素質和體育發展質量的雙提升全民健身時代已經到來，健身產業也隨之進入了快速發展的階段　　根據艾瑞報告顯示到2025年健身行業將達到3萬億市值規模。而傳統健身房的運營模式由于存在數字化程度低、人力成本高、服務效率低等問題發展屢遭瓶頸迫切需要智慧化的轉型升級，不少企業開始探索新的運營模式。某公司就是一家專注于健身房智能物聯的方案提供商該公司采用創新的核心理念借助視覺人工智能開放平臺將人臉識別技術有效地應用在閘機通道、會員身份驗證等實際場景目前其解決方案已經落地200多家健身房覆蓋省份達24個。　　人臉識別作為時下最火熱的人工智能技術之一正在被越來越多的行業所運用健身房刷臉閘機通道就是一種新的應用場景人臉閘機一般可安裝在健身房入口擁有權限進入健身房的會員需事先錄入自己的人臉注冊照日后進入健身房無需通過門卡、指紋等傳統方式開門而是通過攝像頭快速抓拍人臉的方式認證認證成功之后即可快速開閘，這樣一來，不僅省去了刷卡驗證時間，還能防止會員因為忘記帶卡而無法進門的情況，極大提升了會員的滿意度和忠誠度，對于健身房來說無需增添前臺人力成本真正實現了降本增效提高了健身房的運營效率。　　據了解該公司所應用的人臉識別技術是由算法提供商ArcSoft公司提供的。依托人臉識別算法并結合不同客戶的需求提供個性化的解決方案再加上自身在健身行業多年的經驗得以迅速將技術落地實現傳統健身房的轉型升級。除了人臉閘機、人臉簽到這樣的應用場景人工智能在智慧健身房的領域還有很大的空間。為完善健身會員智慧管理體系3D掃描技術可幫助健身會員清楚了解自己的身體情況及健身效果，年齡、性別識別可幫助健身房了解健身者信息幫助精準營銷?！　《袢四橀l機通道及人臉簽到一體機這樣的新型產品除應用在健身房以外辦公樓宇、工地、學校、企事業單位、酒店、會所等場景均可以安裝提升便捷的同時更保障了安全性。由此可見人臉識別技術的枝椏早已探入各行各業。

“刷臉”消費、“刷臉”出行、“刷臉”辦公、“刷臉”考勤等各種各樣的創新應用出現在我們的生活日常中，深入地改變著我們的生產生活方式。最近，成都高新區婚姻登記處也正式啟用了“人臉識別”系統，通過該系統辦理婚姻登記業務，能迅速核實身份，避免誤差?！　啥几咝聟^婚姻登記處的工作人員介紹，現在的“刷臉結婚”十分方便，只要將臺面上的攝像機分別對準新人雙方，不到一秒，電腦上就自動對比顯示了其與公安數據庫的人臉相似度，就連雙胞胎，微整形都能正常進行人臉識別。　　過去一些登記者由于未到法定年齡等問題，試圖采取冒用長相相似的親人身份證進行結婚登記，現在的人臉識別系統有效杜絕了冒領身份登記結婚等問題，而且前來登記的新人們，再也不用擔心因為化妝太美與身份證照片不像而領不到結婚證的問題了，對于新人們的落地體驗也上升了一大截?！　∧壳俺啥几咝履蠀^共有7個婚姻登記窗口安裝了“人臉識別”系統，高新東區和西區后續也將陸續配備該系統，很快就可以推廣到全市，乃至全國的婚姻登記處，從此開啟“刷臉結婚”的新時代。。

實際上，所謂的Viola-Jones算法非?？焖俸秃唵危芸炀捅粌戎玫綐藴实纳倒舷鄼C中他們的部分訣竅是忽略面部識別中更加困難的問題，而只關注檢測。他們也只關注從正面看的面孔，忽略了從一個角度看到的任何面孔。鑒于這些界限，他們意識到鼻梁通常形成一條垂直線，比附近的眼窩更亮。他們還注意到眼??睛經常處于陰影中，因此形成了較暗的水平帶。因此，Viola和Jones構建了一種算法，該算法首先查找可能是鼻子的圖像中的垂直亮帶，然后查找可能是眼睛的水平暗帶，然后查找與臉相關的其他一般模式。由他們自己檢測，這些特征都沒有強烈暗示面部。但是當它們在級聯中一個接一個地被檢測到時，結果是圖像中的面部的良好指示。因此，這個過程的名稱：探測器級聯。由于這些測試都很簡單，因此生成的算法可以快速實時運行。但是，雖然Viola-Jones算法對于從正面看到的面部是一種啟示，但它無法從任何其他角度地發現面部。

?????????造成這一差距，除了算法自身魯棒性和性能之外，由于模糊、遮擋、大角度、逆光暗光等復雜環境引起的人臉圖像質量問題也會導致人臉識別準確率過低，需要多次重復識別才能成功，從而整體耗時被大大拉長?????????我們知道當圖像質量越差，那么人臉識別的準確率就越低。如果可以將人臉圖像進行標準化評估，去除低質量圖片，將篩選后質量符合標準的圖像才送往下一個流程中，那么識別效率將大大提升。這就是實現人臉識別無感通行的一項重要技術——圖像質量檢測算法（FQ），《從零學習人臉識別》系列公開課第六期就對該算法進行了詳細介紹。人臉圖像質量檢測算法的原理?????????與人臉識別一樣，圖像質量檢測算法（FQ）也是基于特征提取原理，通過神經網絡從海量數據中學習獲取人臉質量檢測關注的特征（主要包括光線、模糊、角度、遮擋、表情、噪聲等）并進行質量判斷。每個特征以特定的數值來表示，比如下圖的人臉特征向量為（0，1，0，1，1），即強光、中度模糊、中等遮擋、大角度、大表情。?????????當然，這個特征向量可以無限擴充，將特征的描述越細致，特征向量就越精確，光線可以增加暗光、低光，模糊可以增加輕微模糊、中等模糊。以視覺開放平臺的圖像質量檢測算法為例，在噪聲特征中甚至可以擴充到六十四位以上的特征。?????????在提取特征向量后，各張人臉圖片的特征雜亂無序地分布在向量空間里。此時，通過對數據進行學習，質量好的樣本盡可能聚集在中間，而不好的被推離。最后根據計算樣本到圈中心的距離，得到一個質量分數。