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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。
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一、人脸识别的行业现状/ ?( L& y/ R4 L3 F. T: x; |
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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。$ g. y7 f' V/ B( w- G% ~6 K M2 u/ l
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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。. I' l( s+ p& X, w- N
+ s9 W9 X1 s1 @" T2 |5 f二、人脸识别的行业应用6 _/ {9 L; \+ D* L8 n) B
" S: d6 r+ O5 w; H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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* c y. ]! k7 ~/ U1、 高铁与地铁的人证一致检测应用案例* O- m9 {8 B D) I8 u
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“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。
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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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5 ]8 j4 u: m& O C) v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。4 ~/ M' }* I- O0 |+ x
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2、人脸识别考勤机5 C0 [3 j5 h4 l8 E( w7 a
. C0 w5 t6 b+ n# S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。
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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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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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