Soluzione incorporata a basso costo Face Capture, Tracking, Recognition all-in-one

l Adattarsi a diverse condizioni di luce, scene da più angoli

l Seleziona automaticamente le foto faciali migliori per confrontarle

l Tasso di rilevamento del viso ≥98%;Adattarsi alla deviazione in alto e in basso a destra ±60grado; Precisione di riconoscimento facciale ≥97%

l Confronto delle prove1：1Tasso di passaggio ≥99%;Prendere il volto1：N（N=5000(Edizione Normale)oppure200000(Edizione Premium)Tasso di passaggio ≥97%A livello di milioniTasso medio della banca d'identità ≥90%;Tasso di riconoscimento fotografico in loco ≥99%

l 200Immagini megapixel, tempo medio di elaborazione ≤100ms

l 1sconfronto facciale interno

l Efficiente riconoscimento delle distanze3-20mSupporto per il numero di individui contemporanei nella regione7-10Persone

l Supporto all'unità 5000Lista bianca o lista nera del viso (versione normale), 20000Lista bianca o lista nera del viso (versione premium)

l Supporta statistiche offline, riconoscimento di genere, riconoscimento di età

l Supporto per allarmi di lista bianca e nera offline

l Rete di supportouscita di rete,485Uscita

Caratteristiche principali del viso rispetto alla fotocamera

l L'adozione di una tecnologia di rilevamento facciale basata su reti neurali convolutive multitasking in cascata migliorata riduce i requisiti di qualità dell'immagine e aumenta notevolmente la velocità di rilevamento del viso

l Sulla base della tecnologia di tracciamento facciale del flusso luminoso migliorato, il tracciamento rapido del volto nella sequenza video, selezionando solo immagini facciali di alta qualità per il riconoscimento facciale attraverso i mezzi di valutazione facciale, riducendo efficacemente il carico del sistema

l Basato sul miglioramento della rete residuale(ResNet)Tecnologia di riconoscimento facciale che sfrutta miglioramenti dopo l'allineamento di immagini facciali di alta qualitàResNetLa rete estrae le caratteristiche del volto e ne calcola la somiglianza con il volto della libreria

l Ultimi processori ad alte prestazioniGPU+CPUArchitettura distribuita ibrida parallela per migliorare le prestazioni5-10Molte volte, potenza di calcolo per calcoli matematici e geometrici complessi

l I modelli di deep learning sono stati addestrati da campioni di miliardi di livelli con buone prestazioni di generalizzazione

l Tutte le operazioni vengono eseguite in un'unica macchina, senza PC o server desktop aggiuntivi

l Scalabilità per sviluppare più applicazioni in base ai risultati di identificazione

l I risultati dell'identificazione all-in-one possono essere centralizzati attraverso la rete [opzionale] per supportare l'analisi dei big data