• 3D人臉識別技術是人臉識別重要發展發現。目前大部分的人臉識別應用的范疇限定在2D圖像上。人臉實質上是一個立體模型,而2D人臉識別容易受到姿態、光照、表情等因素影響,是因為2D圖像本身有一個缺陷,無法很好地表示深度信息。如果說深度學習是從人的認知角度來理解人臉識別,那么3D技術就是從現實模型來反映人臉識別! 【閱讀全文】

    人臉識別技術是基于人的臉部特征,對輸入的人臉圖像或者視頻流進行分析,那么這項技術是怎么運行的呢?首先判斷其是否存在人臉 , 如果存在人臉,則進一步的給出每個臉的位置、大小和各個主要面部器官的位置信息,并依據這些信息,進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征,并將其與已知的人臉進行對比,從而識別每個人臉的身份! 【閱讀全文】

    隨著各種生物特征識別技術的不斷發展和提高,在全球信息化、云計算、大數據的大背景下,生物特征識別技術的應用面會越來越廣,深度會不斷深入,將呈現以下四個發展趨勢:…… 【閱讀全文】

    不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要,這會使該識別方法不令人反感,并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺騙。人臉識別具有這方面的特點,它完全利用可見光獲取人臉圖像信息,而不同于指紋識別或者虹膜識別,需要利用電子壓力傳感器采集指紋,或者利用紅外線采集虹膜圖像,這些特殊的采集方式很容易被人察覺,從而更有可能被偽裝欺騙。 …… 【閱讀全文】

    在智慧校園的概念炙手可熱的當下,學校后勤管理如何順勢而為、提供更好的服務,人臉識別技術的應用很多學校暫處于觀望狀態。人臉識別技術應用系統:學校訪客管理、學生宿舍進出入、圖書館智能管理、校園安防管控! 【閱讀全文】

    幾十年的時間里,視頻監控行業的核心技術已經發生了變化,從傳統的模擬攝像機到當今的IP攝像機、AI攝像機。這個轉變也將為VMS帶來新的生命力,預計2019年亞太地區的市場總值達51億美元。隨著攝像機和傳感器的發展,物聯網等新興技術與視頻管理系統的集成,視頻技術必將對企業和市場產生更多影響。對于未來的一年,我們認為會有以下三種趨勢:…… 【閱讀全文】

    人臉識別屬于技術性防范,因此也存在著一定的漏洞。從產品角度而言,目前主要存在兩大安全隱患:一是人員信息的隱私泄露,二是防偽。隱私泄露屬于系統的安全策略漏洞,補齊漏洞關鍵看使用方如何使用數據;而防偽是驗證前端識別終端設備及算法能力的標準,強化人臉防偽建設也是促進人臉識別落地更多應用場景的關鍵! 【閱讀全文】

    今天的安防邊界,已經變得愈加模糊。傳統的安防業務模式,正從單一的“人、車、物”識別,走向基于視頻監控的城市級管控平臺。而安防監控攝像機的身份,在技術、工藝、功能等方面的不斷完善下,也從單純的防衛產品變成線上線下的智能交互節點。人們每經過一次,都在進行一次信息交互,進而與各大平臺相連接,做各類數據增值分析,…… 【閱讀全文】

    目前人類對于識別技術的應用技術越來越廣泛了,不管是人臉識別還是汽車識別等,許多領域都開始使用識別技術。但是ACLU曾用美國國會議員的照片,對亞馬遜公司的人臉識別系統Rekognition進行了測試,結果是,系統將28位議員錯誤地識別為涉嫌犯罪的被捕者。ACLU懷疑系統存在種族歧視,因為在測試中,被錯誤識別者中約40%是有色人種…… 【閱讀全文】

    首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼貯存起來! 【閱讀全文】

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