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人面识别系统定制

首发且原创 时间:01-04 11:25 阅读:2522次 来源:北京微景空间设计有限公司

摘要:人面识别系统(易先生:133-3286-8884(微/电))人面识别软件,人面识别系统开发,人面识别系统定制,人面识别系统模式,人面识别系统技术,人面识别系统搭建。

人脸识别技术在社保领域的应用

  为确保基本养老保险基金安全,防止冒领骗领养老金,将人脸识别技术引入人脸识别自证(人证合一认证系统),利用人脸识别特征的唯一性,精准、便捷的实现参保人身份真实性的有效核查,减少保险金发放的漏洞,最大限度的避免骗保、冒领等问题。自证终端通过在本地对证件内信息进行自动读取,同时对被核查人的人脸进行自动检测抓拍,获取证件上的人脸照片,经过高清人脸识别分析仪,与现场持证人的人脸进行比对,检查持证人与当前证件是否同一个人,从而有效阻止认证工作中的一切造假行为,包括使用照片、视频以及三维模型进行身份验证等造假行为。人脸识别技术的应用,不仅能有效遏止养老金流失,大大减少工作量,提高工作效率;同时还能优化经办工作服务质量,减少服务摩擦,极大地方便了离退休人员,真正起到一箭三雕,一石三鸟的作用。

人脸识别技术在机场边检中的应用

随着现在都市生活节奏的加快和生活水平的不断提高,飞机已成为除火车、汽车之外,一大出行选择。然而目前的机场登机流程及安保措施显得复杂而薄弱。对于机场这样人员密集的公共场所而言,安全防护一直是机场管理的重中之重。现今许多机场已经开始使用高清人脸证件比对系统,以此辅助机场人工查验工作。高清人脸证件比对系统的核心是进行身份证和人像的对比。快速的识别出证件与证件使用人是否相一致,识别率达到98%以上,比肉眼更快速、更准确。当发现证件信息与持证人员不一致时,系统会自动提示安检人员加强人工核查工作。当乘客准备进入候机大厅时,位于安检口的摄像头会自动捕捉人脸图像,人脸识别系统会自动将乘客证件照片与之进行比对,以识别乘客身份。即使乘客换了发型、化了浓妆也没关系。人脸识别系统采集的人脸图像还可以作为非常重要的监控数据被记录下来,存储在数据库中,作为事后检索的索引,或者与公安、安全部门的数据库接驳,进行取证、认定。在机场出入境安全检测系统中,人脸识别系统发挥着多重功效。其一可以对机场人流量情况进行控制管理,其二可以对出入境人员的身份信息验证检测,不给可疑人员入境或出逃的机会。

人面识别系统6.jpg

人脸识别的技术难点

人脸识别虽说发展到现在3、40年的时间了,但它一直存在的几个难点,到现在也没能彻底解决。

1、光照问题

光照问题是机器视觉重的老问题,在人脸识别中的表现尤为明显。由于人脸的3D结构,光照投射出的阴影,会加强或减弱原有的人脸特征。

2、表情姿态问题

与光照问题类似,姿态问题也是目前人脸识别研究中需要解决的一个技术难点。姿态问题涉及头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化,其中垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失。针对姿态的研究相对比较的少,目前多数的人脸识别算法主要针列正面、准正而人脸图像,当发生俯仰或者左右侧而比较厉害的情况下,人脸识别算法的识别率也将会急剧下降。面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化同样影像着面部识别的准确率。

3、遮挡问题

对于非配合情况下的人脸图像采集,遮挡问题是一个非常严重的问题。特别是在监控环境下,往往彼监控对象都会带着眼镜,帽子等饰物,使得被采集出来的人脸图像有可能不完整,从而影响了后面的特征提取与识别,甚至会导致人脸检测算法的失效。

4、年龄变化

随着年龄的变化,面部外观也在变化,特别是对于青少年,这种变化更加的明显。对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。一个人从少年变成青年,变成老年,他的容貌可能会发生比较大的变化,从而导致识别率的下降。对于不同的年龄段,人脸识别算法的识别率也不同。

5、人脸相似性

不同个体之间的区别不大,所有的人脸的结构都相似,甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的,但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

6、图像质量

人脸图像的来源可能多种多样,由于采集设备的不同,得到的人脸图像质量也不一样,特别是对于那些低分辨率、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图片、远程监控拍摄的图片等)如何进行有效地人脸识别是个需要关注的问题。同样的,对于高分辨图像对人脸识别算法的影响也需要进一步的研究。

7、样本缺乏

基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法,但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布,能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个极小部分的采样,如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。

8、海量数据

传统人脸识别方法如PCA、LDA等在小规模数据中可以很容易进行训练学习。但是对于海量数据,这些方法其训练过程难以进行,甚至有可能崩溃。

9、大规模人脸识别

随着人脸数据库规模的增长,人脸算法的性能将呈现下降。

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