企业人脸识别一卡通系统

5G、人脸识别、大数据、云计算等新一代信息技术，已经环绕在我们的身边，面对信息技术的快速发展，我们只有走在市场前端，才能跟上时代的步伐。

企业人脸识别一卡通系统以数字化智慧企业为建设目标，从园区安防、人员管理、后勤服务、能耗监控分析、办公信息化、人员生产效率分析等应用场景为入口，为企业提供全方位的智慧化、数字化的可视化运营保障服务。

客户价值

1、立体安防：实现园区立体安防、便捷管理，访客、门禁和通道等应用人脸识别、一次授权、智能联动，使过程可追溯，行为可分析的园区立体安防。

2、高效办公：实现自动抓班、智能排班，从劳动力管理及劳动合规角度对生产经营、行政班次等进行调度，智能联动HR,自动关联工资发放。

3、智慧生活：关爱员工、以人为本，围绕园区内职工的吃、住、行，通过信息化手段，提升后勤服务能力和员工生活体验，构建智慧园区美好生活的环境。

4、节约企业：通过对企业各种业务系统进行统一化、智能化运营和运维服务，实现自动化、智慧化业务和数据联动，减轻运维压力和降低运营成本。

5、智能运维：通过对设备、网络、数据、业务等多维度预警分析，实现系统整体性能和安全实时监管，全面提升企业风险预警及故障处理能力。

通过企业人脸识别一卡通系统建设，打造了真正的全生命周期人脸识别智慧生态体系，提高了员工满意度和管理效率，促进了基地高效、安全生产。

(完整版)人脸识别技术的弊端

三个方面的缺点： 1.识别精度低 2.自然性、不易察觉以及非接触性也致使人脸识别技术在一些特定领域面临环境复杂性。便于收集的好处也带来了图像清晰度不高，角度不好等问题 3.人脸识别不只是隐私问题信息泄露面临更大安全隐患人脸识别的一个缺点也在于信息的可靠性及稳定性较弱。人脸所蕴含的信息量较指纹、虹膜等生物特征相比是比较少的，其变化的复杂性不够。例如，若要两个人的指纹或者虹膜基本相同，大概需要好几十乃至上百个比特(信息量的度量单位)达到完全重合才可以。但如果是人脸的话，十几个比特达到重合就可以了。在全世界，可以找到很多具有相似性的面孔。所以说，人脸的辨别性不是很高，它并没有那么独一无二。另外，人自身内在的变化以及外在环境的变化都会影响采集时人脸的信息稳定度。相较于之前的人脸识别技术，目前的人脸识别技术有所提高，但是具体应用时还是不能达到完美状态，如今，保守估计，人脸识别技术准确率能达到99%，但没有达到100%。同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。比如在ATM机上使用人脸识别技术，是在使用密码信息的基础上辅助的认证功能。如果脱离了密码输入，完全使用人脸识别技术进行存取款操作，是不太可能的。例如，2018年7月，美国公民自由联盟（ACLU）对美国国会议员的照片应用了亚马逊算法，该算法确定其中28人是因犯罪而被捕的人。如果说双胞胎根本不应该用此技术来进行分辨的情况下，如何解决整容带来的无法辨别的问题？在如今整容手段如此先进的情况下？其一，应用“人脸识别”技术的视频采集机器设备愈来愈普及化，会否对大家的人身自由权与隐私权产生威协，这个问题如何解决？其二，人工智能的市场应用，会否产生新的岐视与不公平，并对人们具有的社会道德纪律产生挑战？例如：一些商业算法在识别肤色较深的人员和女性方面不如识别肤色较浅的男人准确。

2020人脸识别技术公司十大排名

2020人脸识别技术公司十大排名 1、商汤科技作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”，总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司，在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案，并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年，旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、百度智能云百度智能云是百度提供的公有云平台，于2015年正式开放运营。百度云秉承“用科技力量推动社会创新”的愿景，不断将百度在云计算、大数据、人工智能的技术能力向社会输出。“世界很复杂，百度更懂你”，2016年，百度正式对外发布了“云计算+大数据+人工智能“三位一体的云计算战略。百度云推出了40余款高性能云计算产品，天算、天像、天工三大智能平台，分别提供智能大数据、智能多媒体、智能物联网服务。为社会各个行业提供最安全、高性能、智能的计算和数据处理服务，让智能的云计算成为社会发展的新引擎。4、阿里云阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。 5、腾讯云腾讯云有着深厚的基础架构，并且有着多年对海量互联网服务的经验，不管是社交、游戏还是其他领域，都有多年的成熟产品来提供产品服务。腾讯在云端完成重要部署，为开发

人脸识别系统说明书-企业型(E5)

企业型人脸识别考勤系统说明书

1. 产品说明 1.1产品概述企业型E5考勤机系列，专门针对企业级用户的考勤应用而设计，将最新FaceImage+V4.0人脸识别算法配合强大的DSP处理器，实现脱机使用，系统长期工作稳定。同时，通过专利设计的“多光源人脸识别”技术与高性能DSP 处理器的完美结合，分析人脸特征作为身份识别的依据，提供准确的人员通行权限/考勤记录。新企业型E5考勤机系列，使用3.5寸全触摸大屏幕，更佳感官体验，不带机械键盘，结构精致，配合人性化的GUI 界面、语音提示操作及WEB管理软件，操作简便，符合企事业单位用户的使用习惯。采用主动式辅助光源技术，光线适应能力强，24小时全天候工作，是首款“真正意义上的在室外环境下”工作的人脸识别考勤机。该产品还具备智能自学习、USB数据导入导出、网络远程管理等众多功能，配备飞瑞斯新考勤软件，支持多种识别模式，广泛适用于企业、事业单位等需要考勤管理的场所。 1.2产品型号支持选配： ?ID/IC韦根读卡模块集成（内置读卡模块） ?网络用户数据同步（联网版） ?远程视频监控（视频监控平台） 1.3功能特色 ?最新人脸识别算法 ?采取独特的FaceImage+V4.0最新人脸识别算法，结合“多光源人脸识别”先进技术和高性能DSP处理器，识别精度更高，识别速度更快 ?真正适应室外环境 ?全球首款真正意义上能在室外工作的人脸识别产品，具备优秀的光线适应能力；同时，不受种族肤色及性别的影响，不受面部表情，胡须和发型等变化的影响 ?24小时不间断工作 ?采用完全对人体无伤害的不可见辅助光源技术，白天黑夜都能良好识别，24小时不间断工作 ?稳定性高，低耗节能 ?采用高性能、低功耗DSP处理器，完全脱机操作，系统经过长期运行检测，工作稳定。同时，设备支持自动休眠模式，环保节能 ?操作简单，界面人性化 ?TFT液晶显示/触摸屏，人性化的GUI界面和WEB端管理软件，支持本地操作及提供实时显示功能，并有声音提示 ?人脸识别模式，不可替代性基于人脸唯一性特征，无法被替代及复制 ?多种识别模式可选可根据用户需求灵活设置：单人脸识别；单刷卡识别，ID/IC卡+人脸识别等多种识别模式?智能自学习功能 ?自动校对时间，自动捕获人脸，具备模板自学习功能，随着发型、肤色、年龄等变化动态更新人脸数据库，保证数据库的模板始终为用户最近信息资料，从而始终正确识别人脸 ?海量存储，U盘备份 ?SD卡本地数据存储，存储容量可根据要求扩充，支持USB存储设备数据导入/导出数据 1.4硬件组成配件

智能人脸识别系统技术设计方案

智能人脸识别系统技术方案

目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构建立标准统一的共享人像库，并在此基础上，部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统，人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成，支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口，兼容PKI密钥，网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下：系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作，减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士李子青教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。

1.2.2开放性人像采集与比对平台具有统一的服务接口，兼容公安部拟指定的统一人像数据交换标准草案。统一的安全验证，兼容PKI密钥，身份认证等常见的安全验证机制。 1.2.3扩展性整个平台系统接口分为系统级别之间的接口与单个系统开放出来的服务接口组成。系统可“随需而变，以不变应万变”提供多种可靠服务功能。 1、系统级接口系统级接口指的是不同地区部署的人像辅助识别平台之间的接口，主要有两种访问方式第一种采用页面查询的方式，以只查询方式进行访问，通过系统提供的Guest权限进行页面访问。适用于不同平台之间快速的调阅查询。第二种通过请求服务与直接调阅的形式进行数据库的查询，系统预留标准数据库查询接口，以市，县二层结构进行数据库间的查询调用，采用本系统建立的数据中心，纵向上进行直接的调用，高层中心保留下级中心的数据库信息索引。即市级中心直接查询市级与县级中心，市级中心直接查询县级中心。横向上以请求服务形式进行调用，横向系统间不保留对方的数据库信息索引，而是通过请求服务方式进行。 2、服务接口服务接口适用于该系统与其他业务应用系统做二次开发或者集成用接口，包括所有系统级接口与平台应用接口。人像基础比对服务平台通过WebService进行与其他系统的交换机制，通过标准的XML或者Jason格式文件进行数据交换，兼容《GA/T 922.2-2011标准第二部分人像数据采集标准》中的数据格式交换。服务接口主要以WebService与ActiveX等方式提供。满足各业务系统二次开发，集成使用。服务接口说明

人脸识别的技术有哪些你了解吗

人脸识别的技术有哪些你了解吗？西安鉴真人脸识别公司告诉你在现如今人脸识别是一种新兴行业。人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。西安鉴真人脸识别公司告诉你人脸识别系统广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统、人脸识别RFID智能通关系统、人脸识别公安罪犯追逃智能报警系统等等。西安鉴真人脸识别公司告诉你人脸识别技术包含的三个部分是： (1)人脸检测面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法： ①参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸； ②人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸； ③样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器； ④肤色模型法：这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。 ⑤特征子脸法：这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

人脸识别技术分析

人脸识别技术分析近年来，由于反恐、国土安全和社会安全的需要，世界上各个国家都对安防领域加大了投入。在安防行业中，生物识别一直是市场中备受关注的焦点之一，近年来保持着较高的增长率，其中人脸识别是一个活跃的研究领域，也是人类视觉最杰出的能力之一。虽然人脸识别的准确性要低于虹膜、指纹的识别，但由于它的无侵害性和对用户最自然、最直观的方式，使人脸识别成为最容易被接受的生物特征识别方式。目前人脸识别技术不断得到发展，该技术广泛应用到电子护照、生物特征身份证、体育场馆、银行、公安等系统中，对安检、奥运反恐、刑侦追逃等有重要意义。当前由于其应用日渐增多该市场份额比重在不断增加，前景普遍被看好。对于人脸识别的应用，依照摄像机到用户的距离可将其分为近距离人脸识别（普遍必要用户合作）、中距离人脸识别和远距离人脸识别系统（FaceRecognitionataDistance（FRAD）），其中远距离人脸识别技术关注的是在一个广阔区域内进行非合作的人脸自动识别，这种远距离生物特征的提取和识别可以通过采用主动视觉系统解决。目前，在很多商业、安防和国防应用中都需要在开阔区域内进行远距离（10～20米或更远）非合作的人员识别。比如用于安防目的的人员识别和监督、入侵检测，以及在广阔的区域内通过智能摄像机网络进行人员跟踪等。人脸识别与视频监控的无缝对接可极大地提升传统视频监控的预警功能和智能化程度，并极大地拓展人脸识别技术的应用空间。在近距离人脸识别中，摄像机可以轻松捕捉高辨别率和相对稳定的人脸图像。而可在FRAD应用中，人脸图像质量却是个大难题，可以说，远距离人脸识别是视频人脸识别应用中最具挑战性的形式之一。近年来国内外针对远距离人脸识别的研究很多，从目前的发展情况来看，对于广阔的覆盖区域已经有一些有效的解决办法，如可通过多摄像机主动视觉系统完成FRAD，即系统通过广视场摄像机（WFOV）检测和追踪人脸，通过自动控制的近视场（NFOV）全方向旋转及变焦（PTZ）摄像机采集高分辨率人脸图像。本文对国外远距离人脸识别系统的研究情况以及美国通用电气公司新研发的远距离人脸识别系统——生物特征监控系统进行介绍。国外远距离人脸识别的研发情况近年来，国际上对人脸及人脸面部表情识别的研究逐渐成为科研热点，很多机构都在进行这方面的研究，吸引了大量的研究人员和基金支持，其中走在前边的主要是美国、欧洲、英国和日本等国家。在远距离人脸研究方面，主要是采用主动视觉的方法进行设计和开发，集中用于人脸图像采集和识别目的的自动目标选择和摄像机控制系统，以下介绍一些主要的实现方式。第一，美国乔治亚理工学院在较早前的工作中，研发了一套由一对WFOV摄像机和一对NFOV摄像机构成的主动视觉系统。该系统用于人机互动，应用范围仅为几米远，但可检测皮肤颜色，并采用三角测量法进行3D定位，并自动控制NFOV摄像机采集人脸图像、第二，西门子公司推出了一套实时双摄像机人脸图像采集系统，该系统采用了安装于头顶的全景摄像机进行目标定位，PTZ摄像机采集人脸图像。

2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析

2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析 2019年2月14日一、全球生物识别细行业市场占比情况分析生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计2015-2020年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为100%；虹膜识别为100%；指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进-专业市场导入-技术完善-技术应用-各行业领域使用等五个阶段。其中，2014年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。

人脸识别与其他生物识别方式相比，优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何保证识别率。此外，隐私性和安全性也是值得考虑的问题。 2、3D人脸识别与2D人脸识别数据对比目前，国内的人脸识别技术已经相对发展成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全面覆盖煤矿、楼宇、银行、军队、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域，人脸识别的全面应用时代已经到来。中游人脸识别技术的进步，是推动下游场景应用拓展的关键所在。目前，人脸识别市场的解决方案主要包括2D识别、3D识别技术。市场上主流的识别方案是采用摄像头的2D方案，但由于人的脸部并非平坦，因此2D识别在将3D人脸信息平面化投影的过程中存在特征信息损失。3D识别使用三维人脸立体建模方法，可最大程度保留有效信息，因此3D人脸识别技术的算法比2D算法更合理并拥有更高精度。

人脸识别介绍

人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取人脸检测定位人脸区域预处理特征抽取人脸特征对比识别结果人脸特征库

不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动，也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。

人脸识别系统公司推荐

人脸识别系统技术含量高，技术门槛高，是智慧城市、平安城市建设中不可或缺的应用服务，让摄像头拥有智慧，让科技提高战线的工作效率和办案率，吓阻犯罪，为和谐社会建设贡献自己的力量。人脸识别系统基于前端摄像头进行人脸数据的采集、处理，具备人脸迎宾、自动签到，陌生人到访提醒，人脸门禁，人脸通道闸口，人流量统计等功能，尤其适用于企业、园区、校园、会务、活动等场景的智慧安防及管理一、通道闸机系统人脸识别闸机系统常应用于楼宇、园区、社区、火车站等通道处，将迎宾系统嵌入闸机应用于通道出入授权，能够实现安全识别、快速通过，提升安防管理水平。二、访客登记系统

当前，为了保卫社区等其余安全，对陌生人的管理尤其关注，仅靠人眼排查则存在安防漏洞、效率低下等问题，通过迎宾系统能够自动识别陌生人，并进行提示预警，管理人员可推进要求人员进行访客登记。三、小区园区的门禁系统将该系统与门禁联动，即可实现无感刷脸开门、不需要刻意配合，只需提前将客户照片及其他信息录入系统，当进出园时，系统即自动识别开启门禁，受访人员则会收到客户来访信息提醒，及时进行接待，从而带来极佳的出入通行及访客体验四、人流量统计分析、陌生人识别系统

系统通过人脸识别技术、数据统计分析技术实现人流量、男女性别的统计分析，陌生人来访频次分析，提供智能化、可视化数据，推进零售门店、校园、活动等智能化、信息化建设。五、签到考勤系统展会、会议、校园等场景常需要人员定时签到，既是对人员身份有效识别，也通过智能化手段进行人员的管理、事件预防和控制。本套人脸识别系统在带来可靠的身份识别、安防管理的同时，相对于传统人工低效率审核方式，更带来科技感、高效率及舒适感。郑州云网智能科技有限公司是一家专业从事视频监控系统、安全防范系统、出入口控制系统、入侵报警系统、计算机网络系统、楼宇智能系统、家居智能系统、弱电智能化系统等多种技术系统的集成设计、工程安装以及技术服务。公司自成立以来，一直以高质量的施工、周到的技术服务和专业的经营理念，赢得广大客户信任和大力支持。以上就是为大家整理有关人脸识别系统的一些相关资料，希望能给大家带来一些帮助和建议。

《人脸识别技术》阅读训练及答案

阅读下文，完成第15-16题。（共6分）①人脸识别技术，是指基于人的脸部特征信息，通过计算机与生物传感器等高科技手段结合，利用人体固有的生理特性，进行个人身份鉴定的一种生物识别技术。这种技术先对输入的人脸图象或者视频流进行判断，给出每张脸的位置、大小和面部各个主要器官的具体信息。依据这些信息，进一步提取人脸中所蕴涵的身份特征，将其与已知的人脸进行比对，从而识别每个人的身份。②与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别独具的活性判别能力，保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像欺骗识别系统，无法仿冒。此外，人脸识别速度快，不易被察觉。与其他生物识别技术相比，人脸识别属于一种自动识别技术，一秒内可以识别好几次。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感。③人脸识别技术是基于生物统计学原理来实现的。先通过计算机相关软件对视频里的图像进行人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理，从中提取人像特征点。然后利用生物统计学的原理进行分析，建立数学模型，即人脸特征模板。将已建成的人脸特征模板与被测者的面像进行特征比对，根据分析的结果给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。现在这一技术已得到广泛应用。④例如，由于儿童被拐卖事件时有发生，为了保护孩子的安全，有些幼儿园安装了面部识别系统。这些系统主要采用人脸识别加IC/ID卡（非接触式智能卡) 双重认证。每一位儿童在入学注册登记时必须提供IC/ID卡号、儿童面像、接送者面像等相关资料。每次入园、出园时都应刷卡并进行家长人脸认证。如果认证成功，拍照放行；如果认证失败，拍照后报警通知管理员。不论识别成功与否，系统都会记录下被识别者的详细资料。有的系统还有短信扩展功能，家长可在手机上看到认证时所拍的照片以及整个接送过程。这样，有效防止了儿童被拐事件的发生。⑤目前，人脸识别技术是生物科技领域在可行性、稳定性和准确性等专业技术指标中数值最高的技术，也是各行各业安全保卫工作中运用最广、效果最好的一种技术。在未来的几年内，它必将超越指纹识别等其他生物技术，成为生物识别技术领域的霸主。 15.本文首先概述了人脸识别技术，然后逐段介绍了人脸识别技术的特点和，以及现在这一技术的，最后说明了它在生物识别技术领域的重要地位。（2分）（共2分）原理（过程）（1分）应用（1分）本文分别从哪些方面对人脸识别技术进行说明的？ 16.结合文章第②段内容，分析下面两则材料分别着重表现了人脸识别技术的什么特点，并说明理由。（4分）【材料一】在英国出现了一种可面部识别的广告牌，它利用高清晰度的摄像头扫描行人，判定其性别，正确率达90%以上。如果确定你是一位女士，它会自动播放一段促进妇女受教育的视频广告。如果它认为你是一位男士，那么你就看不到视频。不让男性看到视频是为了让他们体验性别歧视。这个广告利用面部识别技术，意在消除社会对女性的歧视，被称为神奇的个性化广告。（共2分）特点：识别精确度高。（1分）理由：这一广告利用人脸识别技术判定行人的性别，正确率达90%以上。（1分）【材料二】电影《碟中谍4》中，特工戴上隐形眼镜，拿着手机，在火车站茫茫人海中寻找杀手。特工的隐形眼镜就是个摄像头，利用人脸识别功能，迅速与信息库中的人脸特征进行比对、匹配，从而在一眨眼的工夫里，就能迅速锁定目标，而不被对方发现。杀手一旦出现，特工的手机就会发出嘀嘀的报警声，上面立刻显示出杀手的姓名和有关信息。（共2分）特点：人脸识别速度快，不易被察觉。（1分）理由：特工能迅速识别杀手，而不被对方发现。（1分）扩展练习：1.如果把材料一或二放在文章开头，问作用。3分用***的事情，（1分）引出本文的说明对象“人脸识别技术”（1分），生动有趣，吸引读者。（1分） 2. 如果材料在原文中与传统的身份鉴定方式相比，人脸识别技术的最大特点就是识别精确度高。人脸识别独具的活性判别能力，保证了他人无法以非活性的照片、木偶、蜡像欺骗识别系统，无法仿冒。英国利用这一特点，制作了面部识别的广告牌，它利用高清晰度的摄像头扫描行人，判定其性别，正确率达90%以上。如果确定你是一位女士，它会自动播放一段促进妇女受教育的视频广告。

人脸识别厂家排名

人脸识别厂家排名 1、商汤科技作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”，总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司，在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案，并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年，旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、云从科技云从科技孵化自中科院重庆研究院，公司受托参与了人工智能国标、行标制定，并成为第一个同时承担国家发改委人工智能基础平台、应用平台，工信部芯片平台等国家重大项目建设任务的人工智能科技企业。云从为客户提供个性化、场景化、行业化的智能服务。 4、暖果科技暖果科技是中国视觉AI领域专家品牌，致力于视觉 AI 算法、应用与终端产品的研究与开发。公司创始人、中科院自动化所博士、原北航软件学院副院长康一梅教授于2005年创立了嵌入式专业及嵌入式系统实验室，是视觉AI边缘计算领域知名专家。暖果科技拥有实力雄厚的软硬件研发力量，核心团队由来自中科院、北大、北航等著名学府的硕士、博士组成。15年来，公司依托嵌入式系统实验室进行预先研究，将成熟技术进行产品化，构建了集算法、软件、硬件于一体的视觉AI系统解决方案。 5、依图科技依图从事人工智能创新型研究，致力于将先进的人工智能技术与行业应用相结合，建设

(完整版)2019年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析.doc

2019 年我国人脸识别技术发展情况及发展趋势综合分析 2019 年 2 月 14 日一、全球生物识别细行业市场占比情况分析生物识别指的是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段相结合，利用人体固有的生理特性来进行个人身份鉴定技术。按不同的识别方式，生物识别可分为指纹识别、虹膜识别、语音识别、静脉识别和人脸识别。伴随着生物识别产品逐渐从单一的PC处理转变为分布式计算。用独立的前端独立设备来完成生物特征的采集、预处理、特征提取和比对，通过中心PC或服务器完成与业务相关的处理。随着生物特征识别技术的不断发展和提高，生物特征识别技术的应用场景不断拓展，预计 2015-2020 年全球生物识别细分行业复合增长率分别为：人脸识别复合增长率为167%；语音识别为 100%；虹膜识别为 100%；指纹识别复合增长率为73%。

全球生物识别细行业市场占比情况二、中国人脸识别技术发展情况分析 1、中国人脸识别行业发展历程人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了技术引进 - 专业市场导入 - 技术完善 - 技术应用 - 各行业领域使用等五个阶段。其中， 2014 年是深度学习应用于人脸识别的关键一年，该年FaceBook发表一篇名为“ DeepFace系统：达到肉眼级别的人脸识别系统”（翻译名），之后Face++创始人印奇团队以及香港中文大学汤晓鸥团队均在深度学习结合人脸识别领域取得优异效果，两者在LFW数据集上识别准确度均超过了99%，而肉眼在该数据集上的识别准确度仅为 97.52%，可以说深度学习技术让计算机人脸识别能力超越人类的识别程度。

基于人脸识别技术的电力企业应用

基于人脸识别技术的电力企业应用发表时间：2019-03-27T11:41:31.530Z 来源：《电力设备》2018年第29期作者：郭建龙王鹏周青云温满华[导读] 摘要：在电力工程施工过程中，安全施工管理较为重要，直接决定整体工程的施工建设效果，然而，目前在电力工程安全施工领域中，受到诸多因素的影响，难以合理的进行身份确认管理，甚至会出现工作人员身份冒充的问题，导致工程的安全性降低。 (广东电网有限责任公司教育培训评价中心广东省广州市 510520) 摘要：在电力工程施工过程中，安全施工管理较为重要，直接决定整体工程的施工建设效果，然而，目前在电力工程安全施工领域中，受到诸多因素的影响，难以合理的进行身份确认管理，甚至会出现工作人员身份冒充的问题，导致工程的安全性降低。针对于此，下文分析人脸识别技术，提出几点在电力安全施工领域中的应用建议，以供参考。关键词：人脸识别技术；电力安全施工；应用在电力安全施工管理的过程中，应将互联网技术合理渗透其中，科学采用人脸识别技术开展相关的电力安全施工管理工作，全面提升整体工程的施工建设效果与水平，更好的完成目前工作任务。一、人脸识别技术分析（一）技术概念对于人脸识别技术而言，主要结合人类面部特点，给出人脸的大小以及面部特征等等，更好的在人脸当中提取身份特征，将既有人脸信息与数据库系统当中的信息进行对比，识别图像亦或是食品当中人脸的身份。从广义方面分析可以得知，人脸识别技术主要涉及身份查找、图像采集、识别预处理以及身份认证等方面，从狭义方面来讲，人脸识别技术主要进行身份的查找与确认，应用相关技术操作。（二）人脸识别技术的应用方式 1）几何特征类型的识别。在实际识别的过程中针对人脸五官的几何关系与形状等判定身份，此类方式较为简单，识别速度很快，但是，识别率很低，很容易受到图像诸多不稳定因素的影响，难识别相关信息，准确性较低。 2）小波特征类型的识别。此类识别方式主要采用动态链接的方法进行处理，在二维空间中操作，结合人脸的五官特点与相对距离等，通过拓扑图的分析识别人脸，此类方式在应用过程中可以进行人脸特征的弹性分析，可以克服光照因素与表情因素带来的影响。 3）神经网络方面的识别。利用网络信息技术，合理的输出信息，提升分辨率。此类识别方法主要结合局部纹理的相关二阶矩、局部区域之内的函数等方式，科学进行人脸识别处理。在采用此类防治之前，需要利用很多人脸样本进行系统的训练，虽然识别的速度很快，但是由于参数很多，效果难以全面提升。在采用神经网络识别技术的过程中，应根据人脸识别技术的应用特点与需求，编制较为完善的计划方案，通过科学合理的方式对其进行处理，在严格管控与协调的情况下，采用正确的方式进行处理，充分发挥神经网络人脸识别技术的积极足有，保证全面提升整体工作效果，增强管理力度，达到预期的工作目的。二、人脸识别技术在电力安全施工中的应用（一）人力资源管理创建专业化的员工信息系统，主要是技术人员以及主要工作人员的信息录入其中，保证照片信息与其他信息的全面性，在数据库系统的支持下，合理的进行人脸识别，以免出现冒名顶替的现象，提升工程现场的安全性。在此过程中应利用人脸识别技术方式，有效监督与管理工作人员，提升各方面管理工作效果以及水平。在此过程中，为了更好的进行人力资源管理，还需创建智能化通行、签到、点名等智能化感知设备和系统，利用人脸识别技术提升电网公司培训业务价值，为未来挖掘培训过程数据价值打基础。（二）人员监控在人员监督的过程中，采用人脸识别技术，能够开展现场的监督以及检测等工作，实时化的进行人员工作情况的抓拍处理，利用人脸识别技术进行抓拍图像的分析，自动化将其与数据库中的人脸对比，以便于开展施工现场的安全管理与控制工作。在人员监控的过程中，还可以进行移动终端的识别方式，对其进行合理的处理，例如：SENSE TOTME视图情报研判系统在实际应用的过程中，具有较高的模糊图像识别能力，能够针对低分辨率、暗光下的人脸进行截图，全面了解人脸的发型与胖瘦、表情变化情况，在眼睛与围巾遮挡的情况下也能更好的进行识别处理。在SENSE TOTME视图情报研判系统实际应用的过程中，可以进行千万级别目标库300ms之内的识别对比结果获取，支持的相关人脸验证图片的识别，验证的准确率在98%左右，在此过程中，应全面分析SENSE TOTME视图情报研判系统的应用特点与需求，将其设计在电力安全施工的人员监控中，合理的创建人脸识别系统，并通过相关技术的支持，做好人员监督管理工作，提升整体监督工作效果与水平[1]。（三）身份查重在电力安全施工工作中采用人脸识别技术，除了可以预防非法人员进入施工现场之外，还能预防因为施工期间出现的漏洞所导致的安全问题。在采用人脸识别技术的过程中，可以针对每位工作人员的实际操作情况进行监督管理，及时发现违规操作现象，并提醒管理人员合理的进行管理，以此规避安全问题。在此过程中，采用人脸识别技术进行身份查重，还能按照具体的施工要求与规范等进行安全性的协调控制。在身份查重方面，还可以通过人脸识别技术，了解目标人脸的位置与方向，不会受到服饰因素的影响，且身份识别的视频监控功能，还能针对人脸进行检测与跟踪处理，了解实际状况，预防可疑人员进入到工程施工现场中，提升整体工程的施工安全性[2]。（四）人员对比对于人员对比而言，主要应用在施工现场中，主要因为施工现场当中的工作人员流动性较高，如若管理制度不完善，很容易导致涉案人员钻空子，出现流动作案的现象。所以，电力安全施工期间，可以将人脸识别的系统与公安局的人脸识别系统相互衔接，预防涉案人员在施工现场中威胁安全性，一旦发现有在案人员，系统就会自动化的报警，可以消除施工过程中的安全隐患问题。在人员对比的过程中采用人脸识别技术方式，可以通过一对多搜索方法与一对一的对比方式等进行处理。前者属于身份的鉴定，在一对多搜索的过程中，快速从数据库中获取到人脸的特征与数据信息，了解既有人脸与数据库人脸特征相似度，并且给出具体的相似度递减排列的可能人员列表，也可以简单的进行鉴定结果返回，确保更好的进行人脸是识别处理。而后者主要就是身份的确认，通过一对一的方式进行对比，了解既有人脸与相关特征数字码是否相互符合，在合理确认的情况下，更好的在智能卡当中进行面纹数据的存储与记录，实时化的采纳数据信息，全面提升整体工作效果，充分发挥各方面人脸识别技术的积极作用[3]。

人脸识别技术的几个主要研究方向

人脸识别技术的几个主要研究方向 1 引言计算机人脸识别是指基于已知的人脸样本库,利用计算机分析图像和模式识别技术从静态或动态场景中,识别或验证一个或多个人脸。通常识别处理后可得到的基本信息包括人脸的位置、尺度和姿态信息。利用特征提取技术还可进一步抽取出更多的生物特征(如:种族、性别、年龄..) 。计算机人脸识别是目前一个非常活跃的研究课题，它可以广泛应用于保安系统、罪犯识别以及身份证明等重要场合。虽然人类对于人脸的识别能力很强，能够记住并辨识上千个不同的人脸，可是对于计算机则困难多了，其表现在：人脸表情丰富；人脸随年龄的增长而变化；发型、胡须、眼镜等装饰对人脸造成的影响；人脸所成图像受光照、成像角度以及成像距离等影响。计算机人脸识别技术是近20年发展起来的，90年代更成为科研热点，仅从1990 年到1999年之间,EI 可检索到的相关文献多达数千篇，关于人脸识别的综述也屡屡可见[1] 。自动人脸识别系统包括两个主要技术环节首先是人脸检测和定位，然后是对人脸进行特征提取和识别（匹配）。本文着重介绍人脸识别技术的各类方法，通过对比指出各类方法的优缺点及今后的发展方向。 2 人脸检测和定位人脸检测和定位即对于给定的一幅图像检测图像中是否有人脸,若有则确定其在图像中的位置,并从背景中分割出来。这是个极富挑战性的问题，因为人脸是非刚体，且人脸在图像中的大小和方向以及人的肤色和纹理等方面有很大的可变形。人脸检测问题主要有四种：（1）对于给定的一幅人脸图像，将其中的人脸定位并给出其位置；（2）在一幅混乱的单色场景图中检测出所有的人脸；（3）在彩色图像中检测（定位）所有人脸；（4）在某一视频序列中，检测和定位出所有人脸。文献[2]对人脸检测进行了较为详细的综述，指出常用的人脸检测方法有四种：（1）基于知识的方法；（2）基于人脸固定特征的方法；（3）基于模板匹配的方法；（4）基于外貌的方法（Appearance-based methods），在基于模板匹配的方法中所采用的是预先确定的模板，而在基于外貌的方法中其模板的选择是通过对一系列图像的学习而确定的。一般来说，基于外貌的方法依靠统计和学习技术来找出人脸和非人脸图像的相关特征。在该方法中有特征脸法、基于聚类的方法、神经网络方法和支持向量机的方法。CMU库是常用的人脸检测库，主要的算法评定指标为错误接受率（FAR）和错误拒绝率（ARR）。 3 人脸特征提取和识别目前大部分研究主要是针对二维正面人脸图像，也有基于三维人脸模型的方法，还有一种所谓的混合系统的身份鉴定系统。 3.1 二维正面人脸识别在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样大

人脸识别算法十大公司排行榜

人脸识别算法十大公司排行榜 1、商汤科技作为全球领先的人工智能平台公司，商汤科技SenseTime是中国科技部指定的“智能视觉”国家新一代人工智能开放创新平台。同时，商汤科技也是“全球最具价值的AI创新企业”，总融资额、估值等在行业均遥遥领先。商汤科技以“坚持原创，让AI引领人类进步”为愿景。公司自主研发并建立了全球顶级的深度学习平台和超算中心，推出了一系列领先的人工智能技术，包括：人脸识别、图像识别、文本识别、医疗影像识别、视频分析、无人驾驶和遥感等。商汤科技已成为亚洲领先的AI算法提供商。 2、旷视科技北京旷视科技有限公司是一家行业领先的人工智能公司，在深度学习方面拥有核心竞争力。旷视向客户提供包括先进算法、平台软件、应用软件及内嵌人工智能功能的物联网设备的全栈式解决方案，并在多个行业取得领先地位。2017年和2019年，旷视跻身《麻省理工科技评论》发布的两项「50大最聪明公司」榜单中。 3、百度智能云百度智能云是百度提供的公有云平台，于2015年正式开放运营。百度云秉承“用科技力量推动社会创新”的愿景，不断将百度在云计算、大数据、人工智能的技术能力向社会输出。“世界很复杂，百度更懂你”，2016年，百度正式对外发布了“云计算+大数据+人工智能“三位一体的云计算战略。百度云推出了40余款高性能云计算产品，天算、天像、天工三大智能平台，分别提供智能大数据、智能多媒体、智能物联网服务。为社会各个行业提供最安全、高性能、智能的计算和数据处理服务，让智能的云计算成为社会发展的新引擎。4、阿里云阿里云创立于2009年，是全球领先的云计算及人工智能科技公司，致力于以在线公共服务的方式，提供安全、可靠的计算和数据处理能力，让计算和人工智能成为普惠科技。阿里云服务着制造、金融、政务、交通、医疗、电信、能源等众多领域的领军企业，包括中国联通、12306、中石化、中石油、飞利浦、华大基因等大型企业客户，以及微博、知乎、锤子科技等明星互联网公司。在天猫双11全球狂欢节、12306春运购票等极富挑战的应用场景中，阿里云保持着良好的运行纪录。 5、腾讯云腾讯云有着深厚的基础架构，并且有着多年对海量互联网服务的经验，不管是社交、游戏还是其他领域，都有多年的成熟产品来提供产品服务。腾讯在云端完成重要部署，为开发

人脸识别系统技术方案

智能人脸识别系统技术方案 2018年3月

目录 1智能人像比对平台 1.1系统结构建立标准统一的共享人像库，并在此基础上，部署完整的人像比对判定平台。该系统由人像标准化采集系统，人像数据库子系统、基础比对服务平台、人脸识别应用平台4大部分组成，支持前端人像采集、静态人脸查询、移动警务通人脸识别一体化服务。该平台支持统一人像数据交换接口，兼容大多数人像数据交换标准。统一的安全标准接口，兼容PKI密钥，网络加密狗等常见的安全标准接口。系统总体结构如下：系统采用B/S架构，以浏览器方式进行人像预处理、人像比对、结果查询、用户管理、系统运行状态查询等管理操作，减少了系统后台管理、人口治安及其他警种成百上千终端安装和维护难度，方便未来多警种共享应用。系统可提供标准的WebService接口，将业务系统获取的人像照片与相关人像库进行比对。 1.2设计原则本着统一标准、分级管理、资源共享、无缝对接的设计原则，以人像比对算法为核心，整合多区域现有资源，实现准确识别、快速反映，覆盖全面的智能人像识别应用平台。 1.2.1先进性该平台算法由中国科学院自动化研究所研究员、国际知名人脸识别专家、IEEE院士子青教授领衔研发，是基于中国自主知识产权，针对公安各警种业务特点专门研发的综合智能人像识别应用系统平台。