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用于门禁考勤和刷脸支付上的人脸识别设备有什么差别?
来源:本站 | 作者:admin | 发表于:2019-09-06 | 浏览次数:310

        随着人脸识别技术的进一步成熟以及社会认同感的提高,人脸识别在各个领域中的应用逐渐成为刚需。随着近两年的深入探索,人脸识别算法攻破了技术和安全上的重重难关,人脸识别设备的应用场景从起初的门禁安防、访客考勤和身份核验等简单的应用,一直延伸到移动支付、教育金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、医疗及众多企事业单位等领域。其中刷脸支付在今年显得特别火热!同样作为人脸识别设备,为什么有些只能用于门禁考勤、有些可作为刷脸支付呢?

F5人脸识别设备应用于门禁,刷脸即可开门

        不同的人脸识别硬件设备和采用不同的人脸算法,决定着它的行业用途!

        一般来说,对身份验证不太严格的人脸识别终端设备所使用的大多数为2D人脸识别,如学校、公司考勤等;而对于身份验证比较严格的则采用3D识别,主要应用3D结构光、TOF等人脸摄像头,测定眼间距,鼻子高低等立体人脸信息,如金融业务、移动支付等。在实际应用中,我们要解决验证用户是否为真实活体本人操作,可有效抵御照片、换脸、面具、遮挡以及屏幕翻拍等常见的攻击手段,从而帮助用户甄别欺诈行为,保障用户的利益。从实现方式上可以采用RGB单目活体检测、IR活体检测以及采用深度信息的活体检测,每种技术方式对应的应用场景也会有所差异。
F5人脸识别访客终端机
        接下来我们来了解一下3种人脸识别算法方案:1:1模式、1:N模式和M:N模式。

        1:1模式——主要应用于一对一的身份识别场景,例如刷脸支付、酒店入住、考试身份核验、人证对比等。用户站在人脸识别终端前,过程中要站着不动几秒(静态识别),再通过人脸识别摄像头进行身份校验,以此证明“你是你”。由于如刷脸支付、酒店入住登记、考试身份核验、人证对比这些需要实名制的应用场景,搞错一个人都可能带来风险,一般要求识别准确度要达到99%以上,以保障身份精准对应。

        1:N模式——主要应用于一对多的人脸识别场景,是从N张人脸中找出要找的人,以此找出“你是谁”。公司企业的刷脸考勤,同样是通过人脸识别设备,从公司内部的人脸数据库中自主查找,判定你是否公司员工,才能开门放行。又例如公安部门要从人流密集的地方找出记录在数据库的逃犯,需要通过从人脸数据库的大量信息中筛选出匹配的人。这类模式比较考验人像数据库的容量大小,准确率会比1:1模式要稍低5%-10%。

        M:N模式——这里M可以理解为一个数据库。M:N模式多应用在一些人流量大、需要保障公共安全的地方。如火车站、演唱会、大型体育赛事中,进行这类人脸识别时,通常被识别的主体不会停留在一处,而且处于运动状态(如火车高铁站行色匆匆的旅客),属于动态识别,容易受侧脸、光线、距离等影响准确度,准确度是三种模式中最低。面对数据量大的人脸识别场景,可能还需要经过人脸识别终端进行边缘计算,减轻数据库后台的负担。
人脸识别技术应用
        综上,根据应用场景的不同,选购人脸识别设备和设置模式都是有所不同的。作为一家以自动识别技术为核心的物联网高新企业,深圳葡京娱乐()拥有19年物联网自动识别行业经验和优良口碑,推出的人脸识别模组(M3、M5、RD33、RD34)和F5动态人脸识别终端设备有着流行时尚的设计元素,达到了安全、智能和便捷的双重目标,葡京娱乐基于丰富的项目实践经验已完全攻破难题,特别是在人脸识别智慧校园改造建设、智慧社区人脸识别门禁、公共交通领域中无感票务、智慧安防和智慧零售等方案应用中,可满足最多几万人99.9%快速精准的动态人脸识别算法,无惧白天黑夜,以全方位构建大数据人脸库模型应用于更多的应用场景中。在未来,刷脸已成为趋势!如果您对此类应用方案感兴趣,欢迎与我们取得联系!
 
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