人脸识别考勤机、奉节人脸识别、莱誉机电 查看

人脸识别系统是未来安防的发展方向之一

人脸识别系统是未来安防的发展方向之一 。在目前的安防市场中，监空领域的高清技术、智能分析技术是未来的发展方向；在门禁控制领域中，生物识别、物联网是未来的发展方向；在防盗报警领域中，红外探测技术等是市场应用的热点，大安防市场，是将视频监空、防盗报警及门禁控制这几大分支领域融合在一起。较终，我们归纳为智能分析+人脸识别是大安防市场的发展方向。

　　安防市场应用领域及技术特点不胜枚举，为何偏偏选中了智能分析与人脸识别呢？其又可以发展出哪些新的技术与应用，能否带动整个大安防市场发展还是个未知数。仔细地分析过后，或许我们会发现其有一定的道理：

大安防技术应用三大特点

　　特点一：智能分析带动高清监空市场。在高清成像显示的前提下，融合计算机分析技术及管理模式，配合监空系统的'眼睛'与'大脑'，将二者结合起来。

　　特点二：人脸识别带动生物识别发展。未来的识别领域，为了区别人与人或物与物之间的不同，发挥生物识别唯yi性与准确性等特点，在大安防市场中，如何快速定位一个人的踪迹，或许这需要一个对比过程。

　　特点三：大数据库的快速寻找。如何在海量数据库中寻找到你所需的人员面部信息，我想这需要智能分析+人脸识别，奉节人脸识别，另加入视频数据挖掘技术，才能够真正实现大安防监空的作用。

无论是从技术上还是从产品上来说，大安防市场智能分析+人脸识别技术成为未来的发展方向已成事实。在带动传统的安防技术外，云计算、光学技术、LCD液晶技术等或许都可以成为大安防的左膀右臂。

人脸识别在应用中的挑战

　　从实际测试来看，用户的预期与当前的技术水平之间的差距还是比较大的。人脸识别技术在动态监空应用中面临的压力实际上也比较大。

　　1.用户希望正确报警率要求高。而现实是理论上来说必须接受高误报率。在技术方面，要达到高正确报警率，可以通过降低阈值来实现，但是降低阈值的代价是：高误报率。为了达到95%正确报警率，很多算法可能会产生300%或更高的误报率。

　　2.用户希望监空库足够大，人脸识别系统，往往要求数万或几十万，甚至上百万的监空名单，人脸识别考勤机，希望能捕到“大鱼”。现实是库容量大就必须接受高误报率。

　　3. 用户希望大规模成网建设，能够勾画出监空人员的活动轨迹。 现实是必须高投入，重新建**网络和相关硬件。

　　4. 用户希望尽量使用目前的监空设备(摄像机和网络)。 现实是现有的摄像机清晰度不够，图像质量差，用于场景监空

　　5. 用户希望少产生误报甚至不产生误报。 现实是这样就必将损失正确报警率和减少空库容量，与用户的想法相违。

　　6.光照问题

　　面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、**光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监空区域内各个位置的光照都不同。

　　7. 人脸姿态和饰物问题

　　因为监空是非配合型的，监空人员通过监空区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等的各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。

　　8. 摄像机的图像问题

　　摄像机很多技术参数影响视频图像的质量，这些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的处理速度、内置图像处理芯片和镜头等，同时摄像机内置的一些设置参数也将影响视频质量，人脸识别原理，如曝光时间、光圈、动态白平衡等参数。

　　9.丢帧和丢脸问题

　　需要的网络识别和系统的计算识别可能会造成视频的丢帧和丢脸现象，特别是监空流量大的区域，由于网络传输的带宽问题和计算能力问题，常常引起丢帧和丢脸。