基于深度学习高性能人脸识别解决方案


随着高性能计算机 (CPU, GPU) 出现,大规模人脸数据集出现 ,加上对人脸识别问题的深刻理解,基于深度学习的人脸识别算法将人脸识别精度提高了一个新的台阶。通过在大量数据中提取特征,根据对大量样本的学习得到深层的、数据集特定的特征表示。对数据集的表达更高效和准确,所提取的抽象特征鲁棒性更强,泛化能力更好。可以大大提高人脸识别准确率。


蓝海大脑基于深度学习高性能人脸识别算法,通过人脸关键点精确定位图片与视频中的脸部位置信息对人脸属性进行相关分析。针对不同年龄、光线、角度以及相似人群进行高速精确识别,且支持高速视频识别。高性能核心算法有效规避表情变化、环境因素以及附着物对人脸识别影响。具有超大规模识别、算法高识别率特点。同时通过管理平台的数据管理(上传数据、查询数据、管理数据)和设备管理,实现一站式管理。具有高可靠性、便捷性、安全性、先进性、灵活性等特点,应用场景覆盖智能安防、金融交易、教育及智能设备解锁等领域。



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深度学习高性能人脸识别总体架构图


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深度学习高性能人脸识别功能


 

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人脸识别

对摄像机视频流分析、人脸检测、特征提取,1:N 人脸比对识别

活体检测

根据人脸追踪和人脸关键点定位等技术确保真人操作

人脸管理

对人员增删查改、批量入库、批量删除、标签化及陌生人统一管理

设备管理

对人脸识别终端、摄像机、人证核验一体机及网络继电器设备管理

识别记录

查看各人员不同时段识别记录,对所有识别设备上比对进行管理

通行管理

根据实际情况配置不同通行规则,查看各人员不同时间段通行记录

考勤管理

配置考勤的相关规则,查看各人员不同时间段的考勤记录

访客管理

预约访客、查看预约信息、访客记录等,对不同访客进分组管理




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深度学习高性能人脸识别特点及价值



具备超大规模识别、算法高识别率等特点,支持多类型终端感知的识别系统。对相似人群进行高速精确识别、支持毫秒级高速视频识别快速鉴别照片、玩偶、视频等虚假检测对象,确保系统安全稳定。

统一平台进行数据管理 (上传数据、查询数据、管理数据)和设备管理支持一对多人脸识别和一对一人证核验等多种识别模式。支持多场景应用用深度学习技术构建多层机器学习模型和海量人脸照片样本进行数据训练适用轨迹跟踪分析、实时预警、行为模式挖掘等。

  

 
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典型应用场景


 

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教育领域


近年高考及执业资格等考试均不同程度地出现“替考现象”。利用人脸识别技术可以实现证件照片特征和实时人脸照片特征比对识别,辨别考生身份,防止替考现象。

人脸识别技术还可应用于校园,有效对进入校园的可疑人员进行预警。






金融领域


将人脸识别系统嵌入到自助设备、便携式移动终端中,利用人脸识别技术将现场采集的照片和已存照片、身份证照片进行比对并提供人脸相似值。工作人员可根据相似值的高低判断是否直接通过或进行人工审核。普遍应用于银行、证券等金融行业,实现自助开卡、业务变更等服务。





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交通领域


目前铁路客运等安检还是靠安检员检查票、证、人是否一致,而证件照片可能是多年的照片,辨别度很低。人脸识别技术具备准确度高、安全好等特点,极大提高保障。

人脸识别技术助力追溯,支持在超大人像库中定位查找对象,有力协助公安部门侦破案件。







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