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大数据时代的崛起,推动了人脸识别的热潮。从2014年逐步开始应用到目前“刷脸”时代的来临。人脸识别的应用领域逐步扩散。本文将带您了解人脸识别兴起领域的应用方案,探寻人脸识别技术的未来。; L* j$ ?7 t- O1 Y, Y; q
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5 [$ s6 X w. ~" y; J1 ^一、人脸识别的行业现状- h. a1 y" J$ Y7 e- z& S8 i9 c
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随着人工智能行业的产业化发展的井喷,人脸识别行业热点频频,市场规模逐步扩大,目前估算我国人脸识别市场规模约占全球市场的10%左右。2010-2016年,我国人脸识别市场规模逐年增长,年均复合增长率达27%。2016年,我国人脸识别行业市场规模约为17.25亿元,同比增长27.97%,到2021年人脸识别市场规模将达到53亿元左右。
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^& U+ G; b9 D同时国内人脸识别行业中企业数量不多,且各自应用不同细分领域,竞争压力小,人脸识别的热潮还将继续。下面分享一些应用案例帮助大家进一步了解人脸识别。7 y# d2 e3 N! B# Y7 \' j$ N
' I! m: ` @! v% l1 c二、人脸识别的行业应用
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, v& @- O* D" e9 `& w) B4 Y5 u虽然市面上的人脸识别解决方案越来越多,但系统框架基本没有变化。
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0 q+ c! I6 l8 o" ~ n1、 高铁与地铁的人证一致检测应用案例
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3 C; q- w' W/ P( L' l+ B“刷脸”进站已经不是个新鲜事了,目前各地的铁路已经逐步开通人脸识别验票系统,以减少人工成本,同时提高安全性,减少进站时间。! x. @+ J% j& H q
6 M. ^: l R* M' k9 Q* z. t3 D人脸识别技术采用人脸检测、跟踪、人脸识别、二代身份证验证及多功能检测等技术,对人员进行实时人脸识别分析和报警,以刷身份证件加上人脸验证模式,实现人员智能身份验证,保证“人”“证”的一致性确认。首先,将现场采集的人脸特征与身份证件人脸特征进行1:1比对,确认人、证都验证通过才会开启通道。
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; U: }$ Y1 A0 O! E5 _在人员使用设备时,如果出现操作不当,系统同时会根据算法判断,进行相应的语音和视频提示,从而提高通道人员出入操作的易用性。同时在高铁的人脸识别系统中会进行防尾随跟踪功能的设计,通过红外检测技术,实时监控通道,判断是否有人员尾随跟进,保证非验证人员通过。- O" ]: |/ E8 U! Z/ U
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3 b& i0 [! m! P5 }1 D- |9 R% B u2、人脸识别考勤机
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" h5 Q4 o& E [* ]: \0 V人脸识别考勤机是一种新型的存储类考勤机,事先只需采集员工的面像,并建立档案,当员工上下班站在人脸识别考勤机的识别区域内,考勤机上就会快速的记录考勤状况并保存记录。1 ?/ { {5 e, e
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人脸识别考勤机是采用人脸识别技术(融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体),利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过,它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。
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o" Y/ T2 O; D4 D而且,具备图像更新功能,若将正采取的图像作为第一人脸,存储的为第二人脸,如果第一人脸图像与第二人脸图像相一致,人脸识别考勤机将自动储存第一人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新,降低了脸部外形改变对识别的影响,增加了识别的准确率。 |
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