校園人臉識(shí)別系統(tǒng)解決方案-谷華科技-校園人臉識(shí)別

針對(duì)這些具體問題 ， 研究人員提出綜合利用各種圖像增強(qiáng)技術(shù)和圖像生成技術(shù)對(duì)人臉識(shí)別算法準(zhǔn)確率進(jìn)行提升的方法 ， 如采用對(duì)抗式生成網(wǎng)絡(luò)對(duì)攝像頭的風(fēng)格進(jìn)行遷移 ， 采用基于深度學(xué)習(xí)的方法對(duì)小尺寸模糊人臉進(jìn)行超分辨率重建和基于注意力機(jī)制對(duì)人臉圖片進(jìn)行去模糊處理等 。

此外 ， 3D 人臉識(shí)別技術(shù)也可以有效解決復(fù)雜場景下人臉單模態(tài)魯棒性不足問題 ， 如大角度 、 遮擋引起的效果下降問題 ， 常用的融合策略有相似度融合 、 特征融合 、 決策融合等 。戴口罩人臉識(shí)別技術(shù)。今年新型冠狀病毒疫情期間戴口罩人臉識(shí)別受到較大關(guān)注 。常用的解決方法有數(shù)據(jù)增強(qiáng) 、 遮擋恢復(fù) 、 多部件模型融合等 ， 可應(yīng)用在人臉布控 、 陌生人檢測 、 無感通行中 ， 均不需要摘下口罩 ， 在 30 萬人像庫的規(guī)模下 ， 戴口罩人臉識(shí)別準(zhǔn)確率可大于 90% 。人臉聚類無論是在個(gè)人領(lǐng)域的相集管理還是在智慧城市治理領(lǐng)域都有較為廣泛的應(yīng)用 。

早期主要基于傳統(tǒng)的聚類方法如 k-means 等 ， 但效果不佳 。近年來 ， 基于 GCN 的人臉聚類方法嶄露頭角 。實(shí)際業(yè)務(wù)中 ， 時(shí)空信息的挖掘也是研究的熱點(diǎn) 。特定群體識(shí)別技術(shù)。針對(duì)兒童/老人 、 不同膚色群體的人臉識(shí)別 ， 有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)較少 ，校園人臉識(shí)別， 而無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)更多些 。研究人員提出可以利用半監(jiān)督/無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法帶來性能的進(jìn)一步提升 。同時(shí) ，校園人臉識(shí)別系統(tǒng)， 對(duì)抗 、 域適應(yīng)等方法也是研究人員較為關(guān)注的方法 。在特定群體識(shí)別中 ， 應(yīng)考慮如何方便老年人使用人臉識(shí)別系統(tǒng) 。

現(xiàn)在智慧城市與智慧社區(qū)的建設(shè)是正在如火如荼的推進(jìn)中，智慧社區(qū)的發(fā)展主要是由近年來如互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等高新技術(shù)不斷融合的因素決定的。　　一、安全且不易被　　其實(shí)當(dāng)前的人臉識(shí)別技術(shù)已經(jīng)是比較成熟了，能夠做到運(yùn)用的算法來識(shí)別對(duì)象是否是真人還是的，準(zhǔn)確率可以做到高達(dá)99.99%。因此，想要通過別的手段來蒙混過關(guān)是基本上不可能的。人臉識(shí)別能通過雙目成像、檢測、動(dòng)態(tài)人臉別、逆光成像等前沿技術(shù)輕易辨識(shí)出那些用照片、模型面具、3D人像、蠟像等手段，這些手段是無法欺臉識(shí)別系統(tǒng)的。　　二、具有安全預(yù)警等功能　　

在日常的社區(qū)生活中，總會(huì)存在有推銷的或者其他閑雜人等隨意進(jìn)出社區(qū)。面對(duì)這種情況，使用人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，社區(qū)物業(yè)管理人員只需在系統(tǒng)后臺(tái)把這些人設(shè)置成黑名單。一旦這些人想再隨意進(jìn)入小區(qū)時(shí)，系統(tǒng)實(shí)時(shí)會(huì)發(fā)出警報(bào)提示以便管理。　　三、無需接觸“刷臉”通行　　由于目前新冠疫情仍然存在的情況下，減少人員接觸，可以有效的避免交叉病毒。人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，能讓人們無需任何接觸，僅“刷臉”即可輕松通行。既避免了有可能的接觸，也無需攜帶鑰匙，門禁卡等，方便快捷和體驗(yàn)。

　　因?yàn)槿四樧R(shí)別在具體的應(yīng)用場景下具有很多優(yōu)勢，所以智慧社區(qū)的應(yīng)用中基本上都會(huì)選擇人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)。捷易科技的測溫人臉識(shí)別門禁一體機(jī)同時(shí)也是集成在線、離線人臉識(shí)別、口罩識(shí)別、人證核查、密碼開門、云對(duì)講呼叫等諸多功能?？梢栽谌藗兊娜粘Ｉ詈凸ぷ髦刑峁┤玳T禁、測溫、考勤、訪客等人證驗(yàn)證等實(shí)際應(yīng)用，從而給人們的生活和工作提供了更安全，更方便快捷的管理。　　

是建立人臉圖像的層次索引結(jié)構(gòu)，利用人臉特征將海量數(shù)據(jù)庫分割成具有一定共同特征的子類數(shù)據(jù)庫，使海量數(shù)據(jù)的搜索在劃分好的幾個(gè)子類中進(jìn)行.

第二是將具有高維數(shù)據(jù)特征的人臉數(shù)據(jù)庫，人臉識(shí)別校園安全系統(tǒng)，采用金字塔技術(shù)減少檢索數(shù)據(jù)維度實(shí)現(xiàn)映射索引，將多維數(shù)據(jù)劃分為一維數(shù)據(jù)及其映射值，完成有效搜索.

第三是利用多級(jí)匹配檢索方法，設(shè)定級(jí)搜索對(duì)象是整個(gè)數(shù)據(jù)庫，隨著搜索的進(jìn)行，多級(jí)處理時(shí)計(jì)算復(fù)雜度在不斷增加，因此每次搜索都是拋棄大量非匹配數(shù)據(jù)，直至后一級(jí)的精細(xì)匹配.

公共安全上顯身手

在2013年4月美國發(fā)生的波士頓馬拉松案中，人們再一次看到了人臉識(shí)別技術(shù)的重要作用.根據(jù)當(dāng)?shù)乇姸嗝襟w的報(bào)道，盡管攝像頭中到了嫌疑人的影像，但是這些系統(tǒng)卻無法確認(rèn)嫌疑人.

然而，在美國密歇根州立大學(xué)進(jìn)行的一項(xiàng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的試驗(yàn)中，試驗(yàn)人員使用了與同樣的事件現(xiàn)場照片，幾乎就在一瞬間就完成了嫌疑人的“同一性”匹配比對(duì).而這次試驗(yàn)所采用的人臉識(shí)別產(chǎn)品正是NEC的NeoFace系統(tǒng).

6月1日，校園人臉識(shí)別系統(tǒng)解決方案，在第三屆中國（北京）國際服務(wù)貿(mào)易交易會(huì)上，NEC發(fā)布了“智慧城市”系列解決方案，其中包括生物識(shí)別技術(shù)、行為識(shí)別技術(shù)、城市視頻大應(yīng)用等.會(huì)上，NEC基于人臉識(shí)別技術(shù)的NeoFace系統(tǒng)受到與會(huì)者的重點(diǎn)關(guān)注.