새로운 구조, 실용성, 합리적이고 교묘한 디자인, 긴 서비스 수명을 특징으로 하는 안면 인식 근태 시스템은 이제 다양한 산업 분야에서 많이 사용되고 있습니다. 이는 고객이 이 시리즈 제품의 중요성과 가치를 더 많이 인식하도록 하고 더 많은 고객이 비즈니스에 참여하기 시작하고 미개척 기능을 개발하고 제품의 잠재력을 활용하여 다른 유사한 제품과 차별화됩니다. 이 제품은 향후 응용 프로그램에 대한 큰 잠재력을 가질 수밖에 없습니다.



Shenzhen Tiger Wong Technology Co., Ltd는 얼굴 인식 근태 시스템을 전문으로 하는 탁월한 회사입니다. 우리가 제조하는 얼굴 인식 근태 시스템은 유지 보수가 쉽습니다. 수년에 걸쳐 Shenzhen Tiger Wong Technology Co., Ltd는 품질에 중점을 두는 것에서 안면 인식 근태 시스템 산업에서 획기적인 발전을 이루었습니다.



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· 관련 질문:


1. 안면인식 근태 시스템의 적용 전망은 어떻습니까?

제품의 응용 전망에 관해서는 실제 응용(기능)뿐만 아니라 시장 응용(가치)도 의미합니다. 안면인식 근태시스템의 적용 전망은 두 가지 모두 유망하다. 제조업체는 다른 분야에서 잠재적 인 유용성을 발견하기 위해 R & D에 노력하고 있습니다. 이제 고품질, 저렴한 가격, 다용성 및 뛰어난 가치로 전 세계 고객들에게 높이 평가되고 있습니다. 투자할만한 가치가 있는 제품임에는 틀림없습니다.

현재 주차장 시스템은 제품 경쟁에서 브랜드 경쟁, 시장 경쟁으로 갈수록 경쟁이 치열해지고 있습니다. 기업의 경우 이러한 치열한 경쟁 속에서 생존하기 위해서는 자체 핵심 기술을 습득해야 합니다. 특히 경쟁이 치열한 시대에 사용자의 요구를 완전히 충족해야만 기업이 보다 장기적인 발전을 달성하고 브랜드 선명도를 향상시킬 수 있으며 사용자가 게이트의 품질과 브랜드를 명확하게 이해할 수 있습니다. 브랜드 인지도는 사용자가 제품을 심리적으로 인식할 수 있도록 하는 매우 중요합니다. 물론 브랜드 인지도는 브랜드의 힘이 있어야 하고 품질과 서비스 측면에서 사람들의 요구를 충족시켜야 합니다. 물론 어느 정도 인기가 있는 제조사의 경우 제품 기능이 더욱 다양해지고 사용자의 다양한 요구에 따라 맞춤형 개발을 수행할 수 있습니다. 사람들의 생활 수준이 지속적으로 향상됨에 따라 주차 시스템 제조업체는 사용자의 요구 사항을 충족시키기 위해 제품 외관을 디자인하고 새롭고 고급 기능을 개발하는 데 더 많은 시간과 노력을 투자해야 합니다. 또한 현재 주차장 시스템은 기본적으로 하드웨어 장비 측면에서 동일합니다. 독립적 인 r을 가진 제조자를 위해
& D 능력, 그것은 후속 제품의 업그레이드에 도움이 될 뿐만 아니라 다른 제조업체와 하드웨어 장비의 균질화를 방지하는 소프트웨어 개선을 시작해야 합니다. 주차장 시스템 제조업체는 브랜드 강점으로 후속 장기 개발에서 승리하고 제품 품질을 더욱 향상시키며 완벽한 서비스를 제공하고 자체 제품으로 사용자를 유치해야 합니다.

자동 얼굴 인식의 고전적인 프로세스는 얼굴 감지, 얼굴 특징점 위치(얼굴 정렬이라고도 함), 특징 추출 및 분류기 디자인의 세 단계로 나뉩니다. 일반적으로 좁은 의미의 얼굴 인식은
& 인용; 특징 추출 분류기
& 인용; 알고리즘 연구의 두 부분. 딥러닝이 등장하기 전에는 얼굴 인식 방법은 일반적으로 고차원 인공 특징 추출(예: LBP, Gabor 등)과 차원 축소의 두 단계로 구분되었습니다. 대표적인 차원 축소 방법에는 PCA, LDA와 같은 부분공간 학습 방법과 LPP와 같은 인기 있는 학습 방법이 있습니다. 딥러닝 기법의 대중화 이후, 대표적인 기법은 원본 이미지 공간에서 판별식 얼굴 표현을 직접 학습하는 것이다. 일반적으로 얼굴 인식의 연구 역사는 세 단계로 나눌 수 있습니다. 1단계(1950년대~1980년대)에는 얼굴 인식이 일반적인 패턴 인식 문제로 여겨졌다. 주류 기술은 얼굴의 기하학적 구조를 기반으로 했습니다. 두 번째 단계(1990년대)에는 얼굴 인식이 빠르게 발전하여 고유면, 피셔 얼굴, 탄성 그래프 매칭과 같은 많은 고전적인 방법이 등장했습니다. 이 때 주류 기술 루트는 겉보기 모델링입니다. 세 번째 단계(1990년대 말부터 현재까지)에서는 얼굴 인식에 대한 연구가 심화되고 있다. 연구원들은 실제 상황에 직면한 얼굴 인식에 주목하기 시작했는데, 주로 다음의 네 가지 측면을 포함합니다. 3D 정보에. 2) 조명 불변 얼굴 인식, 포즈 불변 얼굴 인식 및 표정 불변 얼굴 인식을 포함하여 얼굴 인식에 영향을 미치는 요소를 심층 분석 및 연구합니다. 3) 로컬 디스크립터(Gabor face, LBP face 등) 및 딥 러닝 방법을 포함한 새로운 기능 표현이 사용됩니다. 4) 비디오 기반 얼굴 인식 및 스케치 및 근적외선 이미지 기반 얼굴 인식과 같은 새로운 데이터 소스 사용. 2007년부터 LFW 데이터베이스는 실제 조건에서 얼굴 인식을 위한 테스트 벤치마크가 되었습니다. LFW 데이터세트에는 인터넷에서 가져온 5749명의 얼굴 이미지가 13233개 포함되어 있으며 그 중 1680명이 2개 이상의 이미지를 가지고 있습니다. LFW의 표준 테스트 프로토콜에는 6000쌍의 얼굴에 대한 10배 확인 작업이 포함됩니다. 각 폴드에는 300쌍의 긍정적 예와 300쌍의 부정적 예가 포함됩니다. 10배 평균 정확도가 성능 평가 지표로 사용됩니다. LFW 출시 이후 지속적으로 성능이 새로워졌습니다. 2013년 이전의 주요 기술 경로는 인공 또는 학습 기반 로컬 디스크립터 측정 학습이었습니다. 2014년 이후 주요 기술 루트는 심층 학습입니다. 2014년부터 딥 러닝 빅 데이터(대량 라벨이 붙은 얼굴 데이터)는 얼굴 인식 분야에서 주류 기술 경로가 되었습니다. 두 가지 중요한 추세는 다음과 같습니다. 1) 네트워크가 더 커지고 깊어집니다(vggface16 계층, facenet22 계층). 2) 데이터의 양이 증가함에 따라(딥페이스 400만, 페이스넷 2억), 빅데이터가 얼굴인식 성능 향상의 핵심이 되었다. pre DL 시대 vipl lab의 3세대 및 half SDK를 예로 들면, 핵심 기술 포인트는 1) 블록면 기능 융합: Gabor 기능 LPQ 기능입니다. 2) 특징 감소를 위한 부분 공간 학습(PCA LDA). 3) 다중 스케일 얼굴 정규화 템플릿의 융합. sdk3.5의 관련 기술은 FRGC 실험 4에서 0.1% 오류 수락률 조건에서 96%의 확인률을 달성했으며, 이는 여전히 FRGC 데이터 세트에서 최고의 결과입니다. 딥 러닝은 기능 학습을 강조하지만 학습 기능은 DL의 특허가 아닙니다. DL 이전 시대에는 얕은 모델을 사용하여 이미지에서 표현을 직접 학습하고 인공 기술어(예: 중간 수준의 속성 표현을 학습하기 위한 속성 및 직유 분류기, 고급 의미 표현을 학습하기 위한 Tom vs Pete 등)를 기반으로 의미론적 표현을 학습하는 작업 ) 관련 문헌에서 볼 수 있습니다. 2014년에 Facebook은 cvpr14에 작업을 게시했습니다. Deepface는 LFW 데이터 세트에서 인간 인식 정확도에 접근한 딥 컨볼루션 네트워크와 빅 데이터(4백만 개의 얼굴 데이터)를 결합했습니다. Deepface는 또한 각 공간 위치에서 별도의 컨볼루션 커널을 학습하기 위해 로컬 연결된 컨볼루션 구조를 도입합니다. 단점은 매개변수 확장으로 이어진다는 것입니다. 이 구조는 나중에 유명해지지 않았습니다. 디피드패밀리는 DL시대 안면인식 분야의 대표적인 작품군이라고 할 수 있다. 최초의 deepid 네트워크는 4개의 컨볼루션 레이어를 포함하고 softmax 손실 함수를 채택했습니다. Deepid2는 deepid2 네트워크를 기반으로 신원 손실과 검증 손실을 모두 고려합니다. 이 두 가지 손실은 Caffe 딥 러닝 프레임워크에서 각각 softmaxwithlos 레이어와 대비 손실 레이어를 사용하여 실현할 수 있습니다. Deepid2 네트워크는 deepid2(deep supervised network와 유사)를 기반으로 각 계층의 보조 손실 함수를 추가합니다. Google은 cvpr2015에 작업을 게시했습니다. Facenet은 22개의 딥 컨볼루션 네트워크와 방대한 얼굴 데이터(800만 명 중 2억 개의 이미지)와 이미지 검색 작업에서 일반적으로 사용되는 삼중 손실 기능을 사용합니다. 얼굴 카테고리의 수가 800만 개에 달하기 때문에 softmax loss를 사용하면 출력 레이어 노드의 수가 800만 개에 도달하고 최소 32GB의 비디오 메모리가 필요하다는 점을 언급할 가치가 있습니다(마지막 은닉 레이어 노드가 1024, 단정밀도 부동 소수점 수 사용) 그러나 삼중항 손실은 추가 비디오 메모리를 차지할 필요가 없습니다. Facenet의 LFW 데이터 세트에 대한 10% 할인의 평균 정확도는 99.63%에 이르며, 이는 공식적으로 발표된 지금까지 발표된 논문 중 최고의 결과이기도 하며, 2008년부터 2015년까지 LFW에 대한 8년간의 성능 경쟁이 거의 종료되었음을 알립니다.