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        瑞友人脸识别服务



          简介  

                瑞友人脸识别服务,采用 ArcFace_mxnet (CVPR’2019)、RetinaFace(CVPR’2020)、SDUNets(BMVC’2018)等方法,基于海量人脸数据训练而成。 可部署于 TensorFlow、Pytorch、Caffe 等开源深度学习框架。

        可探察人脸,并提取特征,在人脸特征库中进行搜索,查找满足阈值要求的人脸,实现身份认证和授权许可

        可比对人脸,判断两张人脸图片的相似度。实现身份定位

        可从图片和视频中识别众多人脸轮廓、检测人脸信息,对特定场所执行人脸检测

        可判断人脸的基本信息,包括年龄、情绪等,以支持场所情绪察知和统计

        私有化部署

        帮助企业建设自有的人脸库

        不泄漏企业数据


          应用  



          技术  


          场景  

        • ●    生产制造企业场所安全门禁系统,用于人脸识别身份授权进入

        • ●    金融企业的场所安全门禁系统,用于人脸识别身份授权进入

        • ●    加工制造/金融/零售行业场所设备登陆

        • ●    App 用户身份验证

        • ●    视频监控人脸检测和记录

        • ●    场所人脸信息探察和统计



          行业方案  

        • 厂区门禁系统
          设备登录系统
        • 经营区域门禁系统
          金融设备登录系统
          金融设备登录系统
        • 门禁系统
          设备登录系统
          场所人脸探查
          场所气氛情绪探查
        • 用户身份验证

          实施  


                瑞友人脸识别是服务化的技术组件,封装良好的接口,可在开发中快速部署。尤其方便私有部署,人脸特征数据库、模型和系统都可快速部署在用户的云端服务器或者局域网中。

                瑞友团队提供咨询服务,帮助用户分析所用人脸识别功能需求,并在开发中帮助用户完整实现需求。在系统部署完成后,在用户需要的情况下,瑞友团队帮助收集数据并做终端用户的培训。

                整体实施过程可控制在1周内。



          案例  

        某生产制造企业的厂区门禁系统

                某生产制造企业对于厂区生产安全有着较高要求,传统的密码门禁、指纹门禁安全性、便捷性有缺陷,精准可靠的人脸识别,成为该生产制造企业的首选。 但考虑到数据安全和隐私保护等问题,用户需要在厂区局域网内部部署,所有数据、模型和软件都必须部署在局域网内的自有服务器内。

                瑞友团队在分析了用户需求之后,在1周内帮助用户完成私有部署,并帮助用户的门禁系统接入人脸识别模型。实现厂区不同区域的权限划分,并与人脸识别结合,保证厂区内区域访问的安全性。




          接口  

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