温江区安全人脸识别系统解决方案

人脸识别技术在闸机领域已经部署并推广了多种产品形态和解决方案植入。人是社会的主体，所有服务的本质都回归到对人的服务，人脸识别要解决的也是各行各业满足人的需求、规避人的风险、解决人的问题。技术逐渐成熟，尤其是深度学习技术带来的技术突破，使得人脸识别技术达到可应用的下限水平，人脸识别相关产品和系统非常多。虽然人脸产品种类繁多，不管业务应用多么繁杂，但万变不离其宗，客户通过人脸识别技术手段达到验证人的身份或识别人的身份的目的始终不变。人脸识别系统功能可以用于金融领域，例如用于ATM机的身份验证，防止偷取银行卡或密码。温江区安全人脸识别系统解决方案

人脸识别主要是视觉生物识别技术，常用于个人身份识别上。人脸识别在人工智能视觉识别中，相较于高速、或微型物体、或行为预判要稍显成熟。人的脸部特征相对较固定，从小到大发育的轨迹有一定规律，排除被伤害的可能，或环境影响或干扰，都可以通过机器大量学习进行模拟和推测，身份识别准确率很高。人脸识别被用在涉及社交、消费、交通、金融、智慧城市等大范围领域，具体被用于各种“刷脸”场合，刷脸成为时髦如刷脸开机，刷脸支付，刷脸考勤，刷脸取款，刷脸购物，甚至刷脸倒垃圾，还有闯红灯被刷脸警示等。人脸识别技术还被用于对人像照片或颅骨进行推测，以判断其身份，甚至可以推测年幼或年老的形象等，之前上述活动为对人体骨骼有研究的画家和刻画师通过画笔凭经验进行形象描画，而现在可以通过机器更加推测。安全人脸识别系统人脸识别管理系统与车牌识别管理系统的协同作用，可以实现对车辆进出的监控，提高安全性和管理效果。

“此前多年，这些算法必须由人类去定义，现在的神经网络可以自主学习。目前我们的算法将人脸识别系统中被检测到的人脸的比例降低到了0.5%。我们希望在APP或网站上提供这种神经网络系统，这是一个非常有意思的领域，有着非常大的潜力市场，”Aarabi教授说道，“另外研究报告也将在2018年IEEE国际多媒体信号处理研讨会上发表”。其实，破坏人脸识别产品识别率的产品并不少见。早在2016年，卡内基梅隆大学的研究人员就设计了一种眼镜框，可以误导面部识别系统，使其产生错误的识别。

在这桩苹果商店案的视频资料中，该名犯除了肤色相同以外，其他地方完全不像奥斯曼，奥斯曼身高1.7米，而犯罪嫌疑人却几乎有1.85米高。奥斯曼认为，苹果公司可能因为那张被冒用的身份证明，就将这名嫌犯的面部识别成了他的脸，但这么做显然是非常不合逻辑的。奥斯曼在起诉书中提到，苹果公司在使用面部识别技术追踪涉嫌犯时可能错误将小偷的脸自动识别为奥斯曼的脸。而后这名小偷又继续在其他地区的苹果商店行窃，就导致奥斯曼被认为是连环嫌犯。人脸识别系统功能可以用于人员管理，例如在企业中用于考勤系统，准确记录员工的上下班时间。

ChrisRowen是的硅谷企业家和技术。他目前是CogniteVenture的CEO，斯坦福SystemX联盟顾问，Cadence设计系统的顾问。他正在开发认知计算领域新的创业企业。他曾担任CadenceIP集团首席技术官，在那里他带领团队为移动、汽车、基础设施、深度学习和物联网系统的高级应用开发新的处理器和内存。Chris在1997年创建了Tensilica公司并担任CEO，开发可扩展处理器，成为的嵌入式架构之一，是超过225家芯片和系统公司的许可证持有者，每年共出货超过40亿个内核。后来，Tensilica被Cadence收购，Chris也随之加入Cadence。创立Tensilica之前，他曾任Synopsys设计再利用集团副总裁兼总经理。Chris还是开发RISC架构的先驱，并参与成立了MIPS计算机系统公司，担任微处理器开发副总裁。他拥有斯坦福大学电气工程硕士和博士学位，哈佛大学物理学学士学位。他拥有40多项美国和国际专利。他在2015年被评为IEEEFellow，致力于微处理器技术的开发工作。人脸识别系统可以应用于人脸情绪识别，判断人的情绪状态。武侯区电子人脸识别系统配置

人脸识别系统功能可以用于零售行业，例如用于识别顾客，提供个性化的购物体验和推荐。温江区安全人脸识别系统解决方案

深度学习提取的人脸特征更能代表人脸与人脸有效分类方法之间的相关性，可以显著提高算法的识别率。深度学习依赖于大数据，这也是这项技术近年来取得突破的原因。更多更丰富的样本数据加入到训练模型中，意味着算法模型将更通用，更接近真实世界模型。另一方面，深度学习的理论有待加强，模型有待优化。这一点相信在众多学术界和业界同仁的努力下，深度学习会取得更大的成功。届时，人脸识别应用可能会像现在的车牌识别技术一样，更深入我们的生活。温江区安全人脸识别系统解决方案