Apresentando estrutura inovadora, praticidade, design razoável e artístico, e também longa vida útil, o sistema de atendimento de ponto de reconhecimento facial agora encontrou muitos usos em muitos setores diferentes. Isso faz com que os clientes estejam mais conscientes da importância e do valor dessa série de produtos, e mais clientes comecem a se envolver no negócio, desenvolver as características inexploradas e explorar as potencialidades dos produtos para destacá-los entre outros produtos similares. O produto certamente terá um grande potencial para aplicações futuras.



Shenzhen Tiger Wong Technology Co., Ltd é uma empresa proeminente especializada em sistema de presença de tempo de reconhecimento facial. O sistema de controle de ponto com reconhecimento facial que fabricamos é de fácil manutenção. Ao longo dos anos, a Shenzhen Tiger Wong Technology Co., Ltd desenvolveu-se do foco na qualidade para o avanço líder na indústria de sistemas de presença de tempo de reconhecimento facial.



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· Perguntas relacionadas:


1. Como sobre a perspectiva de aplicação do sistema de atendimento de ponto de reconhecimento facial?

Quando se trata da perspectiva de aplicação de um produto, ela se refere não apenas à sua aplicação prática (sua função), mas também à aplicação no mercado (seu valor). Quanto à perspectiva de aplicação do sistema de presença e reconhecimento facial, é promissora em ambos. Os fabricantes estão se esforçando em P & D para descobrir sua usabilidade potencial em outros campos. Agora é apreciado por clientes em todo o mundo pela alta qualidade, preço acessível, versatilidade e grande valor. Com certeza é um produto que vale a pena investir.

Atualmente, o sistema de estacionamento está se tornando cada vez mais competitivo, desde a competição de produtos até a competição de marca e a competição de mercado. Para as empresas, diante de uma concorrência tão acirrada, elas devem dominar sua própria tecnologia central para sobreviver. Especialmente nesta era altamente competitiva, somente atendendo plenamente às necessidades dos usuários, eles podem ajudar as empresas a obter mais desenvolvimento a longo prazo e melhorar a clareza da marca, permitindo que os usuários entendam claramente a qualidade e a marca do portão. O reconhecimento da marca é muito importante para os usuários, o que pode permitir que os usuários reconheçam os produtos psicologicamente. É claro que o conhecimento da marca deve ter a força de uma marca e atender às necessidades das pessoas em termos de qualidade e serviço. Claro, para um fabricante com certa popularidade, suas funções de produto são mais diversificadas, podendo realizar desenvolvimento personalizado de acordo com as diferentes necessidades dos usuários. Com a melhoria contínua dos padrões de vida das pessoas, os fabricantes de sistemas de estacionamento precisam gastar mais tempo e esforço para projetar a aparência dos produtos e desenvolver algumas funções novas e mais avançadas para atender às necessidades dos usuários. Além disso, o sistema de estacionamento atual é basicamente o mesmo em termos de equipamentos de hardware. Para fabricantes com R independente
& D capacidade, é necessário começar a melhorar o software, o que não só é propício para a atualização de produtos subsequentes, mas também evita a homogeneização de equipamentos de hardware com outros fabricantes. Os fabricantes de sistemas de estacionamento devem ganhar o desenvolvimento a longo prazo com a força da marca, melhorar ainda mais a qualidade do produto, fornecer serviços perfeitos e atrair usuários com seus próprios produtos.

O processo clássico de reconhecimento automático de face é dividido em três etapas: detecção de face, localização do ponto de recurso de face (também conhecido como alinhamento de face), extração de recurso e design do classificador. De um modo geral, o reconhecimento facial em sentido estrito refere-se a
& quot; Classificador de extração de recursos
& quot; Duas partes da pesquisa de algoritmos. Antes do surgimento do aprendizado profundo, os métodos de reconhecimento facial eram geralmente divididos em duas etapas: extração de recursos artificiais de alta dimensão (como LBP, Gabor, etc.) e redução de dimensão. Métodos de redução de dimensão representativos incluem métodos de aprendizado de subespaço, como PCA e LDA, e métodos de aprendizado populares, como LPP. Após a popularidade dos métodos de aprendizado profundo, o método representativo é aprender diretamente a representação discriminante da face do espaço da imagem original. De um modo geral, a história da pesquisa de reconhecimento facial pode ser dividida em três etapas. No primeiro estágio (décadas de 1950-1980), o reconhecimento facial foi considerado um problema geral de reconhecimento de padrões. A tecnologia mainstream foi baseada na estrutura geométrica do rosto. Na segunda fase (década de 1990), o reconhecimento facial desenvolveu-se rapidamente, e muitos métodos clássicos apareceram, como eigenface, Fisher face e elastic graph matching. Neste momento, a rota técnica dominante é a modelagem aparente da face. Na terceira etapa (do final da década de 1990 até o presente), as pesquisas sobre reconhecimento facial vêm se aprofundando. Os pesquisadores começaram a prestar atenção ao reconhecimento facial em condições reais, incluindo principalmente os quatro aspectos a seguir: 1) propor diferentes modelos de espaço de face, incluindo métodos de modelagem linear representados por análise discriminante linear, método de modelagem não linear representado pelo método kernel e método de reconhecimento facial 3D baseado em informações 3D. 2) Analise e estude profundamente os fatores que afetam o reconhecimento de rosto, incluindo reconhecimento de rosto invariável de iluminação, reconhecimento de rosto invariável de pose e reconhecimento de rosto invariável de expressão. 3) Novas representações de recursos são usadas, incluindo descritores locais (face Gabor, face LBP, etc.) e métodos de aprendizado profundo. 4) Usando novas fontes de dados, como reconhecimento facial baseado em vídeo e reconhecimento facial baseado em esboços e imagens de infravermelho próximo. Desde 2007, o banco de dados LFW tornou-se a referência de teste para reconhecimento facial em condições reais. O conjunto de dados LFW inclui 13.233 imagens de rosto de 5.749 pessoas da Internet, das quais 1.680 pessoas têm duas ou mais imagens. O protocolo de teste padrão do LFW inclui a tarefa de confirmação de dez vezes de 6.000 pares de faces. Cada dobra inclui 300 pares de exemplos positivos e 300 pares de exemplos negativos. A precisão média de dez vezes é usada como índice de avaliação de desempenho. Desde o lançamento do LFW, o desempenho foi constantemente atualizado. Antes de 2013, a principal rota técnica era a aprendizagem de medida de descritor local baseada em aprendizado ou artificial. Após 2014, a principal rota técnica é o aprendizado em profundidade. Desde 2014, big data de aprendizagem profunda (dados faciais rotulados em massa) tornou-se a rota técnica dominante no campo de reconhecimento facial. Duas tendências importantes são: 1) a rede se torna maior e mais profunda (camada vggface16, camada facenet22). 2) Com o aumento da quantidade de dados (deepface 4 milhões, facenet 200 milhões), big data tornou-se a chave para melhorar o desempenho do reconhecimento facial. Na era pré DL, tomando como exemplo o SDK de terceira geração e metade do laboratório vipl, os principais pontos técnicos incluem 1) fusão de recursos de face de bloco: recurso LPQ do recurso Gabor. 2) Aprendizado de subespaço para redução de recursos (PCA LDA). 3) Fusão do modelo de normalização de face multiescala. As tecnologias relacionadas do sdk3.5 alcançaram uma taxa de confirmação de 96% sob a condição de 0,1% de taxa de aceitação de erro no FRGC Experimento 4, que ainda é o melhor resultado no conjunto de dados FRGC. Deve-se notar que, embora o aprendizado profundo enfatize o aprendizado de recursos, o aprendizado de recursos não é patente da EAD. Na era pré DL, o trabalho de aprender diretamente a representação de imagens usando modelos superficiais e aprender representação semântica com base em descritores artificiais (como atributos e classificador símile para aprender representação de atributos de nível médio e Tom vs Pete para aprender representação semântica de alto nível ) são vistos na literatura relevante. Em 2014, o Facebook publicou seu trabalho no cvpr14. O Deepface combinou big data (4 milhões de dados de rosto) com rede de convolução profunda, que abordou a precisão do reconhecimento humano no conjunto de dados LFW. O Deepface também apresenta uma estrutura de convolução conectada local para aprender um kernel de convolução separado em cada posição espacial. A desvantagem é que isso levará à expansão dos parâmetros. Esta estrutura não se tornou popular mais tarde. A família Deepid pode ser considerada como um grupo de trabalho representativo no campo do reconhecimento facial na era DL. A primeira rede deepid incluiu quatro camadas de convolução e adotou a função de perda softmax. O Deepid2 considera a perda de identidade e a perda de verificação com base na rede deepid2. Essas duas perdas podem ser realizadas usando a camada softmaxwithlos e a camada de perda de contraste, respectivamente, na estrutura de aprendizado profundo do Caffe. A rede Deepid2 adiciona função de perda auxiliar de cada camada com base em deepid2 (semelhante à rede supervisionada profunda). O Google publicou seu trabalho em cvpr2015. O Facenet usa 22 camadas de rede de convolução profunda e dados de rosto massivos (200 milhões de imagens de 8 milhões de pessoas) e a função de perda tripla comumente usada em tarefas de recuperação de imagens. Vale ressaltar que, como o número de categorias de face chega a 8 milhões, se for usada a perda softmax, o número de nós da camada de saída chegará a 8 milhões, e são necessários pelo menos 32 GB de memória de vídeo (supondo que o último nó da camada oculta tenha 1024, usando números de ponto flutuante de precisão simples) No entanto, a perda de tripleto não precisa ocupar memória de vídeo adicional. A precisão média da Facenet de 10% de desconto no conjunto de dados LFW chega a 99,63%, que também é o melhor resultado nos artigos publicados oficialmente até agora, quase anunciando o fim da competição de desempenho de oito anos no LFW de 2008 a 2015.