斬新な構造、実用性、合理的で巧妙なデザイン、そして長い耐用年数を特徴とする顔認識勤怠システムは、現在、さまざまな業界で多くの用途が見出されています。 これにより、顧客はこのシリーズの製品の重要性と価値をより認識し、ビジネスに関与し始め、未開拓の機能を開発し、製品の可能性を活用して他の同様の製品の中で際立たせるようになります。 この製品は、将来のアプリケーションに大きな可能性を秘めています。



深セン タイガー ウォン テクノロジー株式会社は、顔認識時間出席システムを専門とする卓越した企業です。 当社が製造する顔認証出退勤システムは、メンテナンスが容易です。 長年にわたり、Shenzhen Tiger Wong Technology Co.、Ltdは、品質に重点を置いて開発し、顔認識時間出席システム業界で画期的な進歩を遂げました。



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・関連する質問:


1. 顔認証出退勤システムの適用見通しは？

製品のアプリケーションの見通しに関しては、その実用的なアプリケーション (その機能) だけでなく、市場でのアプリケーション (その価値) も指します。 顔認証出退勤システムの適用見通しは、いずれも有望である。 メーカーは、他の分野での潜在的な使いやすさを発見するために研究開発に努めています。 現在では、高品質、手頃な価格、多用途性、優れた価値で世界中の顧客から高く評価されています。 間違いなく投資に値する製品です。

現在、駐車場システムは、製品競争からブランド競争、市場競争へとますます競争が激しくなっています。 企業がこのような激しい競争の中で生き残るためには、独自のコア技術を習得する必要があります。 特にこの競争の激しい時代では、ユーザーのニーズを完全に満たすことによってのみ、企業がより長期的な発展を遂げ、ブランドの透明性を向上させることができます。ユーザーにゲートの品質とブランドを明確に理解させます。 ブランドの認知度はユーザーにとって非常に重要であり、ユーザーが製品を心理的に認識できるようになります。 もちろん、ブランドの認知度にはブランドの強みがあり、品質とサービスの面で人々のニーズを満たす必要があります。 もちろん、一定の人気のあるメーカーの場合、その製品機能はより多様化しており、ユーザーのさまざまなニーズに応じてカスタマイズされた開発を行うことができます。 人々の生活水準の継続的な向上に伴い、駐車システムのメーカーは、ユーザーの要件を満たすために、製品の外観を設計し、いくつかの新しい高度な機能を開発するために、より多くの時間と労力を費やす必要があります。 また、現在の駐車場システムは、ハードウェア機器の点で基本的に同じです。 独立したRを持つメーカー向け
& D 能力、ソフトウェアの改善を開始する必要があります。これは、後続の製品のアップグレードを助長するだけでなく、他のメーカーとのハードウェア機器の均質化を回避します。 駐車場システムメーカーは、ブランド力でフォローアップの長期開発を勝ち取り、製品の品質をさらに向上させ、完璧なサービスを提供し、独自の製品でユーザーを引き付けなければなりません。

自動顔認識の従来のプロセスは、顔検出、顔の特徴点の位置 (顔の位置合わせとも呼ばれます)、特徴抽出、および分類器の設計の 3 つのステップに分かれています。 一般的に狭義の顔認証とは、
& 引用;特徴抽出分類子
& 引用;アルゴリズム研究の 2 つの部分。 ディープラーニングが登場する前は、顔認識方法は一般に、高次元の人工特徴抽出 (LBP、Gabor など) と次元削減の 2 つのステップに分けられていました。 代表的な次元削減手法には、PCA や LDA などの部分空間学習法や、LPP などの一般的な学習法があります。 深層学習手法が普及した後、代表的な手法は、元の画像空間から識別可能な顔表現を直接学習することです。 一般的に言えば、顔認識の研究の歴史は 3 つの段階に分けることができます。 最初の段階 (1950 年代から 1980 年代) では、顔認識は一般的なパターン認識の問題と見なされていました。 主流の技術は、顔の幾何学的構造に基づいていました。 第 2 段階 (1990 年代) では、顔認識が急速に発展し、固有顔、フィッシャー顔、エラスティック グラフ マッチングなど、多くの古典的な手法が登場しました。 現時点では、主流の技術ルートは顔の見かけのモデリングです。 第三段階（1990年代の終わりから現在まで）では、顔認識の研究が深化しています。 研究者は、主に次の 4 つの側面を含む、実際の状況に直面した顔認識に注意を払い始めました。 3D情報について。 2) 照度不変顔認識、姿勢不変顔認識、表情不変顔認識など、顔認識に影響を与える要因を深く分析および研究します。 3) ローカル記述子 (ガボール顔、LBP 顔など) や深層学習手法など、新しい特徴表現が使用されます。 4) ビデオに基づく顔認識、スケッチや近赤外線画像に基づく顔認識など、新しいデータ ソースの使用。 2007 年以降、LFW データベースは実際の条件下での顔認識のテスト ベンチマークになりました。 LFW データセットには、インターネットからの 5749 人の 13233 人の顔画像が含まれており、そのうち 1680 人が 2 つ以上の画像を持っています。 LFW の標準テスト プロトコルには、6000 ペアの顔の 10 倍の確認タスクが含まれます。 各フォールドには、300 対の正の例と 300 対の負の例が含まれます。 性能評価指標として10倍平均精度を採用しています。 LFW のリリース以来、パフォーマンスは常に更新されています。 2013 年以前は、主要な技術的ルートは人工的または学習ベースのローカル記述子測定学習でした。 2014 年以降、主な技術ルートは詳細な学習です。 2014 年以降、ディープラーニング ビッグ データ (大量のラベル付き顔データ) は、顔認識の分野で主流の技術ルートになりました。 2 つの重要な傾向は次のとおりです。1) ネットワークはより大きく、より深くなります (vggface16 層、facenet22 層)。 2) データ量の増加 (deepface 400 万、facenet 2 億) に伴い、ビッグデータは顔認識のパフォーマンスを向上させる鍵となっています。 プレ DL 時代、vipl ラボの第 3 世代とハーフの SDK を例にとると、重要な技術ポイントは、1) ブロックの顔機能の融合: ガボール機能の LPQ 機能です。 2) 特徴削減のための部分空間学習 (PCA LDA)。 3) マルチスケール顔正規化テンプレートの融合。 sdk3.5 の関連技術は、FRGC 実験 4 で 0.1% のエラー許容率の条件下で 96% の確認率を達成しました。これは、FRGC データセットで依然として最高の結果です。 ディープラーニングは特徴学習を重視していますが、特徴学習は DL の特許ではありません。 DL以前の時代には、浅いモデルを用いて画像から直接表現を学習し、人為的な記述子に基づいて意味表現を学習する作業（中位の属性表現を学習するための属性と直喩分類器、高水準の意味表現を学習するためのTom vs Peteなど） ) は、関連する文献に見られます。 2014 年、Facebook は cvpr14 に関する作業を公開しました。 Deepface はビッグデータ (400 万の顔データ) を深い畳み込みネットワークと結合し、LFW データセットで人間の認識精度に近づきました。 Deepface はまた、各空間位置で個別の畳み込みカーネルを学習するために、ローカル接続畳み込み構造を導入します。 欠点は、パラメーターの拡張につながることです。 この構造はその後普及しませんでした。 Deepidファミリーは、DL時代の顔認証分野における代表的な作品群といえます。 初期の Deepid ネットワークには 4 つの畳み込み層が含まれ、softmax 損失関数が採用されていました。 Deepid2 は、deepid2 ネットワークに基づいて ID 損失と検証損失の両方を考慮します。 これら 2 つの損失は、Caffe 深層学習フレームワークでそれぞれ softmaxwithlos レイヤーとコントラスト損失レイヤーを使用することで実現できます。 Deepid2 ネットワークは、deepid2 に基づいて各レイヤーの補助損失関数を追加します (深い教師ありネットワークに似ています)。 Google はその成果を cvpr2015 で公開しました。 Facenet は、22 層の深い畳み込みネットワークと大量の顔データ (800 万人の 2 億枚の画像) と、画像検索タスクで一般的に使用されるトリプル ロス関数を使用します。 顔カテゴリの数が 800 万に達するため、softmax 損失を使用すると、出力層ノードの数は 800 万に達し、少なくとも 32 GB のビデオ メモリが必要になることに注意してください (最後の隠れ層ノードが1024、単精度浮動小数点数を使用) ただし、トリプレット損失は追加のビデオ メモリを占有する必要はありません。 Facenet の LFW データセットの 10% 割引の平均精度は 99.63% に達し、これはこれまでに公式に公開された論文の中で最高の結果であり、2008 年から 2015 年までの 8 年間にわたる LFW のパフォーマンス競争の終わりをほぼ宣言しています。