图像识别设备推荐 人脸识别系统有哪些特点？
人脸识别系统有哪些特点？
人脸识别的应用场景越来越多，如企业等场合。本文提出了一种全面的访问控制解决方案。该方案采用专业的人脸识别门禁设备与管理平台相结合，可以方便地统一不同场所（如别墅门禁、卧室门禁、密室门禁等）、不同场合和场所的访客、巡更和门禁系统的管理和控制不同的防范级别，从而有效提高安全性、便捷性和管理效率。
特点：1。非接触式：人脸图像的采集不同于指纹和掌纹。需要联系手指掌纹专用采集设备。采集指掌纹不仅设备易佩戴，而且不卫生，容易引起被采集者的反感。人脸图像采集设备为摄像头，无需接触。
2. 非侵入性：无需工作人员的干预和被采集者的配合，摄像头可以自动采集人脸照片。它只需要在正常状态下通过摄像机。
3. 友好：人脸是出生后暴露出来的生物特征，因此其隐私性不如掌纹和虹膜那么强，所以人脸的采集并不像掌纹采集那么难接受。
4. 直觉：我们可以通过看一个人的脸来判断他是谁。与掌纹和虹膜不同，我们需要相关领域的专家来判断。宇松科技人脸识别为您解答
！5. 快速：从摄像头监控区域采集人脸的速度非常快，由于其无干扰、无接触的特点，使得人脸采集的时间大大缩短。
6. 简单：人脸采集摄像头的前端设备随处可见，不是专用设备，操作简单方便。
7. 良好的可扩展性：其捕获端可以充分利用现有视频监控系统的摄像设备，而后端应用的可扩展性决定了人脸识别可以应用于访问控制、黑名单监控、人脸照片搜索等领域。
用照片设备能够识别吗？如果照片也能够刷了脸，那问题就麻烦了？
目前应该有一些技术空间
！照片识别应通过图像识别技术完成
！生物面部图像的立体识别可以通过三维技术完成
图像识别方向，目前有没有可以移植到嵌入式设备的深度学习算法？
我们只讨论移动嵌入式设备。
首先，目前无法对嵌入式设备进行培训，计算能力和功耗难以满足要求。
我们现在能做什么？将参数推送到云训练中的嵌入式设备，或将训练好的参数构建到设备中。目前，基于深度学习的人脸识别已经在我国手机上实现。但是速度和功耗都不理想。目前，很多厂商都在手机上推出深度学习芯片。准确地说，它们是深度预测芯片。框架的支持不是问题。其中一些是自己直接移植的，另一些则直接使用tenorflow-Lite。目前需要解决的问题有两个，一个是芯片的计算速度和功耗之间的权衡，另一个是与系统集成后的功耗和计算速度。你可能认为这两点不一样？这很不一样。第一，即使能做好，第二，也很难做好。手机摄像头工作时启动，耗电比较经济。如果要做人脸解锁，相机总是处于工作状态，这是最好的用户体验。但功耗的增加包括摄像机和ISP的功耗。这是其中之一。参数通常是几十兆字节。负载速度是个问题。使用专用芯片后，问题不大。此外，一些专家还谈到闭环人工智能，利用用户设备采集数据很难实现。将图像数据上传到云端是一种糟糕的用户体验。
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