高集成度、低功耗
系統(tǒng)基于業(yè)界性能*強(qiáng)的眾核處理器構(gòu)建，單臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)19英才IU服務(wù)器的處理性能是同等X86服務(wù)器的3倍，而功耗卻不足50W，是同等性能X86服務(wù)器的1/10。
人臉的識(shí)別過(guò)程
一般分三步：
(1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機(jī)采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件，并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲(chǔ)存起來(lái)。
(2)獲取當(dāng)前的人體面像。即用攝像機(jī)捕捉的當(dāng)前出入人員的面像，或取照片輸入，并將當(dāng)前的面像文件生成面紋編碼。
(3)用當(dāng)前的面紋編碼與檔案庫(kù)存的比對(duì)。即將當(dāng)前的面像的面紋編碼與檔案庫(kù)存中的面紋編碼進(jìn)行檢索比對(duì)。上述的“面紋編碼”方式是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開(kāi)頭來(lái)工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、發(fā)型、眼鏡、表情和姿態(tài)的變化，具有強(qiáng)大的可靠性，從而使它可以從百萬(wàn)人中精確地辨認(rèn)出某個(gè)人。人臉的識(shí)別過(guò)程，利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動(dòng)、連續(xù)、實(shí)時(shí)地完成。
應(yīng)用領(lǐng)域：
1.銀行
ATM 機(jī)、銀行柜臺(tái)、網(wǎng)上銀行等；
2.保險(xiǎn)
生存情況調(diào)查、在線身份認(rèn)證、上門營(yíng)銷等；
3.駕校
考生身份認(rèn)證、路考過(guò)程監(jiān)督等；
4.運(yùn)營(yíng)商
SIM 卡實(shí)名認(rèn)證、移動(dòng)支付等；
人臉識(shí)別是指能夠識(shí)別或驗(yàn)證圖像或視頻中的主體的身份的技術(shù)。**人臉識(shí)別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它們的準(zhǔn)確度已經(jīng)大幅提升，現(xiàn)在相比于指紋或虹膜識(shí)別等傳統(tǒng)上被認(rèn)為更加穩(wěn)健的生物識(shí)別方法，人們往往更偏愛(ài)人臉識(shí)別。讓人臉識(shí)別比其它生物識(shí)別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識(shí)別本質(zhì)上是非侵入性的。比如，指紋識(shí)別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識(shí)別需要用戶與相機(jī)靠得很近，語(yǔ)音識(shí)別則需要用戶大聲說(shuō)話。相對(duì)而言，現(xiàn)代人臉識(shí)別系統(tǒng)僅需要用戶處于相機(jī)的視野內(nèi)（假設(shè)他們與相機(jī)的距離也合理）。這使得人臉識(shí)別成為了對(duì)用戶*友好的生物識(shí)別方法。這也意味著人臉識(shí)別的潛在應(yīng)用范圍更廣，因?yàn)樗部杀徊渴鹪谟脩舨黄谕c系統(tǒng)合作的環(huán)境中，比如監(jiān)控系統(tǒng)中。人臉識(shí)別的其它常見(jiàn)應(yīng)用還包括訪問(wèn)控制、欺詐檢測(cè)、身份認(rèn)證和社交媒體。

人臉識(shí)別：技術(shù)挑戰(zhàn)
1、可見(jiàn)光
不同的光線環(huán)境是影響人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的一個(gè)主要因素
2、姿態(tài)
絕大多數(shù)人臉識(shí)別算法只能 15 度的人臉姿態(tài)變化
3、遮擋
帽子、眼睛、圍巾、發(fā)型等可能遮擋人臉的因素
4、年齡
針對(duì)同一個(gè)人不同年齡時(shí)期的照片進(jìn)行人臉識(shí)別，在技術(shù)上亦是一個(gè)挑戰(zhàn)。
5、海量人臉庫(kù)
當(dāng)人臉庫(kù)規(guī)模達(dá)到 100 萬(wàn)以上，對(duì)人臉識(shí)別算法的識(shí)別精度將是一個(gè)極大的考研，而且人臉庫(kù)規(guī)模越大，考研越大。

豐富的智能檢索特征
涵蓋了幾乎所有以人和車為主體的關(guān)鍵可檢索特征，是目前業(yè)界檢索特征*為豐富的視頻智能檢索系統(tǒng)。
先進(jìn)的特征提取算法
采用獨(dú)特的自適應(yīng)的分層特征學(xué)習(xí)算法，再現(xiàn)系統(tǒng)能針對(duì)任意的識(shí)別任務(wù)通過(guò)學(xué)習(xí)自動(dòng)生成*優(yōu)的特征提取，從而不斷增加新的檢索特征，具有其他系統(tǒng)無(wú)法比擬的自學(xué)習(xí)性和可擴(kuò)展性。
**的檢索性能
在任意的多檢索條件組合情況下，再現(xiàn)系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間均小于 0.1 秒，檢索準(zhǔn)確率高于 92%，漏檢率低于 10%。
人臉識(shí)別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成：
人臉檢測(cè)。人臉檢測(cè)器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。
人臉對(duì)齊。人臉對(duì)齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點(diǎn)來(lái)縮放和裁剪人臉圖像。這個(gè)過(guò)程通常需要使用一個(gè)特征點(diǎn)檢測(cè)器來(lái)尋找一組人臉特征點(diǎn)，在簡(jiǎn)單的 2D 對(duì)齊情況中，即為尋找*適合參考點(diǎn)的*佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點(diǎn)對(duì)齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對(duì)齊算法(如 [16])還能實(shí)現(xiàn)人臉正面化，即將人臉的姿勢(shì)調(diào)整到正面向前。
人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會(huì)被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板(template)。理想情況下，同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中，兩個(gè)模板會(huì)進(jìn)行比較，從而得到一個(gè)相似度分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個(gè)主體的可能性。
臉識(shí)別監(jiān)控系統(tǒng)的幾個(gè)常用功能模塊：
一、人臉登記
人臉登記是指通過(guò)前端攝像頭或者圖像導(dǎo)入的方式，建立人臉庫(kù)。比如常見(jiàn)的各類政務(wù)大廳中攝像頭的采集，以及公安系統(tǒng)的身份證照片庫(kù)等。
二、人臉抓拍
人臉抓拍是指對(duì)移動(dòng)中的人臉部進(jìn)行識(shí)別檢索提取，然后上傳到系統(tǒng)的人臉對(duì)比服務(wù)器，與人臉庫(kù)的黑名單白名單進(jìn)行比。
三、人臉智能曝光
攝像機(jī)安裝在室內(nèi)與攝像機(jī)安裝在室外光線不穩(wěn)定環(huán)境時(shí)，當(dāng)人走到相機(jī)有效采集距離時(shí)，攝像頭會(huì)智能曝光，圖像自動(dòng)增強(qiáng)，臉部不會(huì)出現(xiàn)陰陽(yáng)面(半臉暗，半臉亮)，看不到臉等，所采集的照片可以更好的識(shí)別和比對(duì)，同時(shí)黑夜細(xì)節(jié)也會(huì)更清晰。
四、人臉識(shí)別與報(bào)警
系統(tǒng)可以對(duì)每個(gè)通道進(jìn)行人臉布防預(yù)警，人臉抓拍識(shí)別的照片，通過(guò)建模與數(shù)據(jù)庫(kù)中的人臉進(jìn)行比對(duì)，如果閾值到達(dá)預(yù)設(shè)的范圍，系統(tǒng)會(huì)通過(guò)聲音、光源等方式發(fā)出報(bào)警信號(hào)。
五、人臉檢索
人臉檢索是指系統(tǒng)輸入帶人臉照片，自動(dòng)檢測(cè)出照片中的人臉信息并截取人臉照片，用戶選取需要檢索的人臉，設(shè)置人臉相似度閾值、時(shí)間等信息，并顯示相似的人臉結(jié)果。
六、查詢功能
查詢功能包括報(bào)警查詢和人臉抓拍查詢。報(bào)警查詢是指，查詢某通道設(shè)定時(shí)間段內(nèi)所有的報(bào)警事件；人臉抓拍查詢是指，查詢通道內(nèi)設(shè)定時(shí)間范圍內(nèi)所有的人臉抓拍事件。


問(wèn)：人臉識(shí)別技術(shù)小知識(shí)？
答：人臉識(shí)別技術(shù)是一種基于人臉特征信息的生物識(shí)別技術(shù)。這一系列相關(guān)技術(shù)，通常也稱為肖像識(shí)別技術(shù)，采用攝像機(jī)采集包含人臉的圖像，并自動(dòng)檢測(cè)和跟蹤圖像中的人臉，從而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行人臉檢測(cè)比較。傳統(tǒng)的人臉識(shí)別技術(shù)主要基于可見(jiàn)光圖像，這也是一種常見(jiàn)的識(shí)別方法。簡(jiǎn)單說(shuō)，這是一個(gè)讓電腦認(rèn)出你的過(guò)程。
人臉識(shí)別技術(shù)主要是基于人臉圖像特征的提取和比較。面部識(shí)別系統(tǒng)搜索提取的面部圖像的特征數(shù)據(jù)并將其與存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的特征模板進(jìn)行匹配，并且當(dāng)人臉與輸入的信息吻合時(shí)輸出匹配結(jié)果。
將待識(shí)別的人臉特征與獲取的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)人臉識(shí)別技術(shù)判斷人臉的身份信息。該過(guò)程分為兩種類型:一種是確認(rèn)，即一對(duì)一的圖像比較過(guò)程，另一種是識(shí)別，即一對(duì)多的圖像匹配和比較過(guò)程。
理論的面部識(shí)別具體包含搭建人臉識(shí)別技術(shù)的一連串有關(guān)技術(shù)性，包含面部圖象收集、面部精準(zhǔn)定位、面部識(shí)別歸一化處理、真實(shí)身份確定及其真實(shí)身份搜索等；而范疇的面部識(shí)別專指根據(jù)面部開(kāi)展真實(shí)身份確定或是真實(shí)身份搜索的技術(shù)性或系統(tǒng)軟件。
http://m.bjswx.com