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百度人脸识别离线算法应用:人脸识别闸机通行毫秒级开门,增加安全系数

2019-07-26 11:38:43 广州佩特电子科技有限公司 阅读

员工管理场景当中的通勤、考勤通过自助刷脸签到可提升效率,安全监控通过黑白名单识别、异常行为分析,提升工作环境的安全性及安防监控的效率,接下来佩特科技将分别介绍一下这几个场景是如何通过百度人脸识别离线算法实现的。

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人脸闸机可以分为人脸注册和人脸识别:


人脸注册:

用户通过手机等设备上传自己的个人照片,提取特征,注册记录人脸库,并将人脸信息和员工信息进行打通,得到包含全部员工的人脸库。


识别阶段:

当用户到达闸机的采集区后,首先对采集到的照片进行质量判断、活体检测。将满足要求的照片返回员工库中查询,查询的结果包含员工的性能和相似度的分数,对于达到相似度分数要求的,闸机响应放行。


很多人会担心人脸闸机的速度不够快?安全性不够高?


速度方面:

百度提供的闸机专项版的SDK,能够实时获取人脸,我们的人脸识别API,可以实现毫秒级别的响应速度。同时我们也可以通过使用长焦摄像头采集人脸信息,综合分析人脸的大小和采集距离提前开门。


用户感知就是:即到即开,这两个策略可以保证闸机开门的时间在一到两秒内。


安全性方面:

百度也提供了双目活体、在线活体检测接口的能力,能够有效抵御手机屏幕、三维的攻击,同时还可以防止尾随,比如我们检测到了一张可以放行的人脸,但是有多个人混合在一起时,闸机是可以拒绝开门,前端将提示可能有人尾随,这些都可以很好的提高安全性。


人脸闸机实现部署的两种方式:

第一种:摄像头和闸机主体相配合,通过摄像头采集人脸,来控制闸机的放行。

第二种:带显示屏的闸机头,前端屏幕展示识别的结果并可以设置屏幕互动,如:欢迎您,辛苦啦。


佩特科技最近推出的双目人脸识别解决方案,同时推出可以直接在设备上配备的高性能双目摄像头,利用红外立体成像检测等技术,完成活体检测功能,实现精准的识别判定,识别精度高、速度快,人脸识别准确率可达到99.7%,极大地提升业务效率和安全性,给用户带来极致的“刷脸”体验。


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