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人脸识别系统技术脸识别与其他认证技术的比较人脸识别应用模式.PDF

发布:2018-04-27约1.78千字共11页下载文档
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人脸识别系统技术 脸识别与其他认证技术的比较: 人脸识别应用模式: 人脸识别原理: 人脸识别优点:  对姿态、光照、遮挡鲁棒、年龄,有较强的自适应性。在国际 公开数据库FDDB 评测中拥有国际领先的检测性能  从海量数据中自动学习得到有效特征,判别性强,紧致度高  活体检测技术,防止人脸照片、模型、视频等攻击  马尔可夫算子,千万级样本训练  基于可变形状模型的人脸检测算法  基于级联回归的人脸特征点定位算法  基于3D 模型的人脸姿态校正  基于深度学习的人脸识别算法 系统优势 - 高效人脸检测 在提高速度的同时,我们的算法还降低了漏检,避免了误检。以下几 个例子是公认的比较困难的情况(通常是不能检测的),我们的方法 对多数情况都能够检测。 视觉技术 此套技术在人脸识别、物体识别、图像搜索、图像处理、 智能 监控等多个领域均有创新性技术积累。联合全球视觉计算技术的行业 领袖NVIDIA,提供基于大数据下的深度学习打造的下一代计算机视觉 识别和人工智能引擎,以产品和应用以及在线云 API 的产品形式, 让广大企业级用户可以快速集成最好的计算机视觉识别技术。 人脸技术 基于 BIG DATA 下的Deep Learning 的人脸识别算法 基于大数据下的深度学习的卷积神经网络人脸识别算法,大幅提升了 各种现实情况如侧脸、半遮挡、面部涂抹,模糊人脸等中的人脸识别 能力。并且随着大数据的深度学习可持续优化与提升。 人脸识别技术 人脸识别算法包括人脸检测、关键点定位、特征提取、匹配识别等功 能模块: ① 人脸检测模块采用了基于多尺度、多视角、多通道的Adaboost 算法,可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检 测; ② 关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法,可对表情丰富、 角度多变的人脸进行精准定位; ③ 特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝 叶斯模型,训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别 效果更好。 核心技术优势:识别准确率、精度高 高速多人脸检测,比普通产品快6 倍。 化妆、不同种族、不同年龄精确识别 。 不同光线、不同角度精确识别。 高速视频识别,毫秒级别。 不同遮挡精确识别。 相似人群精确识别(亲戚、双胞胎)。 人脸产品介绍 云运营平台 OpzoonFace 平台提供基于SAAS 层的人脸云采集、云识别、云管理和 基于 PAAS 层的人脸在线开发和应用服务,为人脸识别技术的互联网 化应用、跨地域的人脸资源以及人脸识别技术应用提供一体化技术、 产品服务和整体解决方案。 生物识别应用运营云平台 生物识别应用运营云平台(OPZOON-AOP Application Operation Platform )以集成身份认证、通道管理、门禁管理、访客 管理、信发管理、考勤管理等多种生物识别应用为核心,结合生物识 别产品管理平台,建立跨平台的、开放的、伸缩的、可扩展的生物识 别应用运营平台。 逻辑架构 OPZOON-AOP 认证平台基于云架构设计,主要由:生物识别应用 管理、资源管理、运维管理等组成部分,是一个建立在生物识别产品 管理平台基础上的生物识别应用运营平台。认证平台具有标准性、扩 展性、部署灵活、对接简单等特点,对外提供生物识别应用运营认证 接口及管理接口,支持多种生物识别应用的接入,可为用户提供个性 化、标准化、服务化的软硬件一体的生物识别应用运营平台。 人脸识别闸机 人脸识别闸机系列性能参数: 人脸识别闸机识别终端 汉柏人脸识别门禁系列性能参数: 人脸识别桌面终端 动态人脸监控预警系统 动态人脸监控预警系列性能参数:
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