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人脸识别技术的三种识别模式

作者:良仆发布时间:2018-08-02 14:44浏览次数:

人脸识别技术——刷脸交叉机,刷脸支付,刷脸登机,人脸考勤,人脸识别认证审核,刷脸入住酒店,刷脸识别红灯行人......人脸识别技术已成为人工智能热门之一。良仆人脸识别技术也是紧追时代的步伐,But人脸识别的三种应用模式你了解了吗?良仆为鼎易鸿基科技有限公司旗下品牌,在数字化智能终端、无纸化办公硬件等智能办公设备有着多年的行业经验,现就良仆人脸识别技术的三种模式做简要概述。

一、良仆人脸识别1:1模式

1:1模式本质上是一个过程,其中计算机在当前面部和肖像数据库之间执行快速面部比较并找出它是否匹配。它可以简单地理解为你是你的证明。如“刷脸”登机,检票,付款均为1:1人脸认证。

良仆人员面部识别技术1:1面部匹配模式,结合良仆OCR证书识别技术进行身份认证,将人与身份证上的照片进行比较,以确保人的身份。良仆ID卡用于识别和收集用户的身份信息,并通过在线验证进行身份验证。最后,通过良仆人面识别和比较技术以及短信验证,该人是身份证件的持有者。人脸识别技术的出现解决了人工识别的弊端,可以完全应用于需要实名制的各种场景。

1:1人脸识别模式

 

二、良仆人脸识别1:N模式

良仆人脸识别1:N模式在庞大的肖像数据库中找到当前用户的面部数据并与之匹配,即从N个人脸中找到一个目标。例如,应用于需要监控的公共场所的步行街和城市村等拥挤场所的人脸识别控制系统的特点是动态和非合作。动态对比度是指通过截取动态视频流获得面部数据和进一步比较的过程。非协调是指识别过程的非强制性和有效性。识别对象可以在不去往特定位置的情况下完成识别工作。 。由于这两个特性,1:N身份认证模式可以快速落入公安和交通管理人脸识别的场景中。

1:n人脸识别模式

 

三、良仆人脸识别M:N模式

良仆人脸识别M:N模式是通过计算机对场景中的所有人进行面部识别并与肖像数据库进行比较的过程。 M:N模式是动态人脸比较,使用率非常高,可以应用于各种场景,例如公共安全,欢迎,机器人应用程序。但是,M:N模式必须依赖大量的人脸数据库来运行,并且由于识别基础过多和设备分辨率不足等因素,M:N模式会产生高错误率并影响识别结果。

m:n人脸识别

无论是1:1、1:N还是M:N人脸识别认证,对于良仆人脸识别技术而言,人脸检测、质量判断、识别比对都是人脸识别技术中极重要的环节。无论是静态还是动态的照片或视频,都要在图片中判断面部的位置,即面部检测;质量判断的第二点是让人脸识别系统判断它是否是正脸。1:N动态场景比较困难,因为在动态人脸检测过程中,屏幕会出现平视,弓形,侧面等非配合状态。因此,质量判断的准确与否直接影响最终结果。基于每秒25帧的输出画面,系统将自动识别到达可识别范围内中的其中一个,并提取、发送到后台比较数据库,以完成识别比较的最后一步。

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