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什么是人脸识别通道

2020-07-02

什么是人脸识别通道

说到人脸通道,首先逃不开算法。人脸识别终端都是基于算法基础上的一个输出应用,可以用来控制门禁、考勤、消费、通道、会议签到等管理。

人脸识别事实上有很多的技术点,比如人脸检测、人脸跟踪、人脸比对、人脸查找、人脸属性分析、活体检测等。建议大家可以找免费商用、支持离线的人脸算法试一试。百度搜索就有,这对大多数中小型企业来说都比较友好,一方面可以节省算法研发或者采购的成本,另一方面离线运行不仅适应更多场景,还能保护数据安全。

1. 产品形态

人脸识别通道的产品形态很多,比如典型的人脸考勤机、工地的人脸识别闸机、景区的人脸检票机、社区公租房的刷脸门禁,同时也可以设计成为人脸访客机、VIP迎宾系统、挂号取号机等。

2. 系统构成

一般说来,人脸识别通道由人脸识别设备端、中心管理端和联动门三个部分构成,适用于各种场所的出入口管控。

  • 中心管理端:进行人员管理、门禁权限管理、设备管理、通行记录管理,云端中心管理可并进一步对接已有的业务平台。
  • 人脸识别设备端:采集人脸信息并进行身份比对成功,给出语音提示及显示界面的交互同时,向中心管理端报备识别结果,并通知联通控制器进行开门,陌生人的识别记录也会上传到管理端保存。
  • 电动门禁:人脸识别后,一般需要联动门禁、闸机等外设,设备系统会集成开关量、485、以太网、韦根协议以及蓝牙等多种形式进行开门联动。

再来说两个人脸通道的重要特点:

  1. 无人值守下的防攻击性:在人脸识别系统中加入活体检测算法可以防止误将照片、视频认作真人的情况发生。这里同样以虹软视觉开放平台为例,他们的离线活体检测SDK为静默式识别,不需要用户配合,同时支持RGB活体、IR活体检测,能够防御图片、视频、屏幕、面具等攻击,可以满足单目、双目人脸识别终端产品的活体检测应用。
  2. 无网环境下单机独立运行:虹软通过离线式SDK提供技术,所有运算都在引擎内部,不需要调用远程云服务,不用和外界交互数据和信息,能保证在无网环境下独立、稳定运行。

3. 选择人脸识别方式及如何快速开发

日常生活中,人脸识别技术主要有两种用途,一是用来进行身份验证(又叫人脸比对),证实“你是你”,还有一种验证“你是谁”。两者之间具体有什么区别,又适用于哪些场景?

人脸识别1:1模式

1:1为身份验证模式,就是将某人的设备采集照与证件照的人脸特征相互比对,验证是否为同一个人。例如汽车站安检时,乘客要手持身份证等有效证件通过检查通道,人脸识别检票系统会将乘客人脸图像与身份证照片进行比对,这个过程就是典型1:1模型的人脸识别。

除了汽车站,该模型同样适用于需要实名制认证的场所,比如景区验票、考生身份验证、酒店入住,或是生活中的刷脸支付、手机刷脸解锁等。


人脸识别1:N模式

1:N是系统采集了某人的一张图像后,从海量的人像数据底库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像,通过一一比对找出“你是谁”。

例如办公楼的人脸考勤门禁,通过摄像头自动抓取人脸照片,在底库中查找你是否为该办公楼某公司的职员,匹配成功后智能打卡并放行。它同样适用于社区人行通道、工地考勤、会场签到等场景,以及新零售概念里的VIP客户识别。


两者相比,1:1的识别需要用户配合持卡,而1:N的识别具有非配合的特点,识别对象不用到特定位置就可以完成识别工作。但是1:N比对难度高于1:1比对,尤其是底库越大对硬件和算法的性能要求越高。

4. 人脸通道硬件如何选择

解决了算法的疑问,再来看看人脸通道的硬件该如何选择。实际上,我们在开篇说的三个构成部分里,联动门和人脸识别设备端属于硬件。但联动门购买比较简单,没有讨论意义,因此这里我们来重点说一说识别终端的硬件选择。

识别设备端主要包含了摄像头、开发板和屏幕。这当中摄像头是核心器件,摄像头的性能指标和安装部署位置等直接影响成像质量,而成像质量则影响了识别的准确率。通常情况下人像采集涉及图像大小、图像分辨率、光照环境、模糊程度、遮挡程度、采集角度等。而针对室外场景尤其需要考虑宽动态的效果以及低照度的效果。这种情况下,硬件需要和算法适配才能发挥最佳作用。

除了摄像头模组,开发板也是人脸识别产品的另一个核心器件,芯片算力、稳定性会直接影响到用户体验。目前市面上,RK3288\RK3399占了较大的比例,3399基本可以满足前端万人1s内比对需求,但3399功耗相对较高。

一款人脸闸机通道要真正商用,只有实现算法、硬件和应用三位一体的融合。但是面对市场上层出不穷的厂商和五花八门的设备,即便是经验丰富的同行恐怕也一时之间无处着手,而新手则需要花费大量的时间精力去挑选、试错。一旦选择有误,就会在体验、质量和安全方面带来很大影响。