广州市欧脉信息科技有限公司----高环温测温人脸识别品牌；
应用场景
适用于办公区域、酒店、通道闸机、写字楼、学校、商场、商店、社区、公共服务及管理项目等需要用到人脸门禁的场所。
产品特性
1、 支持光敏传感协同的夜间补光；
2、 支持串口、韦根26、34输出，输出内容支持配置；
3、 采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；
4、支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、100万条识别 记录（含近期1万张现场抓拍照片）；比如一些企业要可以管理方法数万人的各种信息内容，而传统式系统只有适用百余、千余人的经营规模。
5、 人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%；
6、 识别速度快，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）人脸比对耗时0.2ms（1000人库，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）；
7、支持陌生人检测，陌生人等级可配置；
8、支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；
9、 支持HTTP方式的接口对接；
11、支持公网、局域网使用部署方式；
12、支持屏幕显示内容配置；
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人脸识别精准度首先会受到识别对象——不同种族群体的影响。人脸模式特征可以分为肤色特征与灰度特征两大类。肤色作为人脸的重要信息，***于其他面部细节，具备相对稳定性。但人脸识别系统针对白人的识别准确率要比非白人群体高，并且肤色越深精准度越低，此时识别偏见倾向会被肤色的相对稳定性放大。原理：受权工作人员走动或驻足闸机安全通道，不需刻意停留滞留，人脸识别系统软件便会自动摄录和收集面部信息，随后闸机得出放料口的命令。此外，由于种族人群的训练数据的不完整和非代表性，也会加剧人脸识别的固有偏见。当该技术应用于、边境安全、零售、机场等公共场所时，会存在不同种族群体被偏见、等问题。另一个造成识别精准度下降的重要因素是光照。毕竟作为三维物体的人脸不可避免地受光照阴影、照射强度等外在因素的干扰。光照会改变人脸图像灰度的相对分布，所以光照引起的人脸图像变化高于个体差异导致的变化。
据卡迪夫大学（Cardiff University）的一项研究表明，澳大利亚曾出现过数千例人脸匹配错误事件。由此看出，在大规模应用于公共场所前，明确人脸识别精准度标准为迫切，而标准的明确可以从对民众生活的影响度高低来判断。另外本商品能够连接合作者开发设计出的多种多样运用，例如：中心、门禁考勤、浏览量、人证合一，房屋智能管理系统，开发人员也可依据商品的接口开发自身的运用。若过程中严重干涉到民众的核心权利，譬如捕或，则识别度必然要达到相应级别。
所谓人脸识别（Facial Recognition），是指针对特定场景的静态图像或动态视频，利用现存已存储好的若干人脸图像数据库，验证和识别具体场景下的单个或多个人的身份匹配。人脸识别通常由三部分组成：具体场景中人脸检测（Face Detection）并分割人脸、抽取分析人脸特征、匹配数据库识别人脸。人脸图像的长期数字化存储是人脸识别令人恐惧的原因之一，这些人脸信息有诸多被滥用风险，迫切需要应对方式变革以消解公众，方式之一就是设置图像与视频存储期限。当处于突发状态的危急情景之际，某些特定图像数据存储确有必要。一旦***期已过，则无需保留危急时刻留存的人脸数据。很好地解决了人脸识别领域的一些瓶颈问题（人脸面部表情、姿态、位置、头部尺寸的变化和遮盖物的影响以及人脸图像的光照、背景等大幅度的变化）。因此，对大多数应用场景来说，限制人脸数据存储期限可以平衡人脸识别带来的多重好处与化风险二者之间的利益平衡。具体存储时间依情景不同而各异。比如为应对突发状况所编译的特定图像具有高瞬时价值，而其他情形则需纳入庞大的数据库已备后续匹配并识别人脸特征。在此介绍一种保障数据安全性的机器学习模式——联邦学习（Federated Learning）。此种学习模式是一种训练数据去中心化的机器学习方案，确保数据只存储在摄像头终端，而不传输到***数据中心，从而提升数据安全性。
容积大：申请注册容积该机1：N为10000,十万离线纪录。后台管理核对1:1,申请注册容积限。
速度更快：鉴别速率均为0.三秒，鉴别速度申请注册容积不相干。
无缝拼接：可与市面***禁控制器、考勤系统、道闸机等设备做无缝拼接，做为读头应用。也可立即做为一体机立即应用。
订制开发设计：可依据新项目要求订制开发设计特殊的功能。高环温测温人脸识别品牌
获利剖析
1.提升企业品牌形象
2.提升公司门禁考勤管理效益，降低人员排长队考勤管理状况。
3.降低考勤管理数据信息的差错率。
4.出示公司对职工的管理方法。高环温测温人脸识别品牌
