얼굴 출석

얼굴 인식은 입력된 얼굴 이미지 또는 비디오 스트림에 대한 사람의 얼굴 특성을 기반으로 합니다. 먼저 사람의 얼굴이 있는지 판단하고, 사람의 얼굴이 있으면 각 얼굴 주요 안면기관의 위치, 크기, 위치 정보를 추가로 제공한다. 이 정보를 기반으로 각 얼굴에 포함된 신원 특징을 추가로 추출하고 알려진 얼굴과 비교하여 각 얼굴을 식별합니다.컴퓨터 영상처리 기술과 생물통계학 원리를 하나로 통합하여 컴퓨터 영상처리 기술을 이용하여 영상에서 사람의 영상특징점을 추출하고, 생물통계학의 원리를 이용하여 수학적 모델, 즉 얼굴특징템플릿을 분석하고 확립한다. 완성된 얼굴특징템플릿을 이용하여 피검자의 얼굴과 특징을 분석하고 분석결과에 따라 유사도 값을 부여한다. 이 값으로 동일인인지 아닌지 판단할 수 있다.

혁신과 진보를 장려하는 이 새로운 시대에 인공 지능은 전례 없는 주목을 받았습니다. 확장되는 영향력과 그에 상응하는 적용으로 일상 생활에서 끊임없이 일어나고 있습니다. 그 중 우리 생활과 가장 밀접한 것은 얼굴인식 기술을 기반으로 한 즉석 얼굴인식 근태 시스템이다.현재 보안 관리를 강화하기 위해 중국의 많은 커뮤니티, 사무실 건물 및 대학은 점차적으로 액세스 제어를 업그레이드하고 건물의 보안을 보호하기 위해 새로운 얼굴 인식 근태 시스템을 경비원으로 사용하고 있습니다.그러나 보안방어체계의 대부분의 출입통제시스템은 여전히 ​​출입카드를 긁는 방식으로 운영되고 있다. 거주자는 건물에 출입할 때 출입 카드를 휴대해야 합니다. 지문인식은 출입카드에 비해 실로 엄청난 발전을 이루었지만, 지문인식 균열, 침수, 먼지 등의 현상이나 심지어 얕은 지문인식의 경우에도 문을 만질 수 없기 때문에 문을 여는 것이 불가능할 수도 있습니다.

얼굴 인식은 높은 동시성, 높은 처리량 및 짧은 대기 시간의 특성을 가지고 있으며 수만 개의 얼굴을 검색하더라도 처리하는 데 수백 밀리초만 소요되어 실시간 사용 요구를 충족합니다.국제 리딩 페이스 알고리즘을 사용하여 정확도가 높고 적응력이 강하며 보안이 좋습니다.특수 이중 카메라를 사용하여 준 3D 얼굴 인식 기술에 속하며 인식 성능은 2D 얼굴 인식을 크게 능가하며 알고리즘의 복잡성은 3D 얼굴 인식보다 훨씬 낮습니다.