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易勝人臉識別模組介紹

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更新時間：2022-05-13 10:00:47瀏覽次數(shù)：268次

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珠海易勝智能科技有限公司

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產(chǎn)品簡介

公司簡介珠海易勝是一家擁有多年研發(fā)經(jīng)驗，具有核心自主知識產(chǎn)權(quán)人臉識別算法的研發(fā)型公司，專注于“人臉識別門鎖解決方案"的

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公司簡介

珠海易勝是一家擁有多年研發(fā)經(jīng)驗，具有核心自主知識產(chǎn)權(quán)人臉識別算法的研發(fā)型公司，專注于“人臉識別門鎖解決方案"的。

產(chǎn)品介紹

S10全自動人臉識別模塊

S10全自動觸摸屏低功耗人臉識別鎖模塊，內(nèi)嵌易勝人臉識別算法，實現(xiàn)脫機(jī)工作，主要用于完成人臉檢測、人臉捕捉、人臉特征提取和比對功能，比對成功后，輸出開關(guān)量信號，完成驅(qū)動鎖開門功能。
開鎖方式：人臉識別+指紋+密碼+IC卡+掌靜脈+WiFi遠(yuǎn)程開鎖+微信小程序
其他功能：陀螺儀精準(zhǔn)定位+人體感應(yīng)喚醒+遠(yuǎn)程圖片傳輸+遠(yuǎn)程可視對講（選配）+本地貓眼功能（選配)
人臉識別鎖模塊，結(jié)構(gòu)尺寸小巧僅50*82mm，提供3D圖紙，串口協(xié)議等開發(fā)資料齊全，用戶可以根據(jù)使用說明書輕松完成人臉鎖設(shè)計。

我們的優(yōu)勢-算法
LFW2017評測中識別度率達(dá)99.83%一；

下表為2017年LFW評測排名

LFW由美國馬薩諸塞大學(xué)于2007年建立，用于評測非約束條件下的人臉識別算法性能，是人臉識別領(lǐng)域使用泛的評測集合。（學(xué)術(shù)界的測試機(jī)構(gòu)）

易勝人臉識別性能特性和原理

1.人臉識別原理：通過*的人臉特征點(diǎn)提取以及算法比對

1.人臉識別原理：通過*的人臉特征點(diǎn)提取以及算法比對
人臉識別算法通過人臉特征建模來提取人臉的2048個重要特征點(diǎn)并按照其識別信息量來計算出整個人臉的特征值。這樣提取的特征向量按照核部分空間法來轉(zhuǎn)換成識別能力高的最終特征向量。人臉區(qū)域中提取多種特征向量。

人臉比對步驟中通過幾個步驟的比對處理及詳細(xì)的驗證過程提高類似人臉的識別準(zhǔn)確度。就是說越是類似人臉（越相象的人臉）越需要越多的特征量用于比對，并且還要使用各種結(jié)構(gòu)信息來判別是否同一個人。不是很類似的人臉的比對相對來說很快。

深度學(xué)習(xí)算法：適應(yīng)人臉特征變化，越用越快。
人臉相貌會隨著時間變，而且也跟著心情也會變一點(diǎn)。人臉識別算法有識別成功后更新用戶特征數(shù)據(jù)的功能。通過分析注冊用戶的人臉特征數(shù)據(jù)內(nèi)容和狀態(tài)及獲取的人臉特征來判斷是否要更新特征數(shù)據(jù)，判斷為有需要更新就進(jìn)行更新。隨著人臉特征數(shù)據(jù)的容量增加，用戶的人臉特征會更豐富起來。
這樣的自適應(yīng)過程會隨著使用次數(shù)的增加，識別的準(zhǔn)確率也會增加。算法適應(yīng)人臉特征變化，越用越快。

豐富的人臉數(shù)據(jù)庫訓(xùn)練
通過雙胞胎的人臉特征采集設(shè)置了算法參數(shù)。
通過采集大容量(易勝深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在搜集到的5萬9千名名人的310萬張照片來訓(xùn)練)的人員數(shù)據(jù)采集，進(jìn)行了算法的訓(xùn)練及測試，而且通過這些評估了算法的性能。而且在非洲拿S10模塊來采集了黑人人臉特征并在算法上訓(xùn)練了。因此，易勝的算法有了超高的雙胞胎識別率和跟人種無關(guān)的識別率。

雙胞胎測試

2.強(qiáng)大的硬件支持以及快速、高精確度的人臉檢測
S10人臉識別模塊在任何環(huán)境下都可以快速精確進(jìn)行人臉檢測。

環(huán)境光照強(qiáng)度和太陽光的影響，戴眼鏡和頭部遮擋，用戶姿勢及攝像頭采集的圖像質(zhì)量都會影響到識別精確度。

易勝算法跟其他算法對比起來針對這些因素環(huán)境下人臉采集和識別做了算法優(yōu)化。

一般來說其他公司的算法在嵌入式硬件中會增加環(huán)境因素處理，在復(fù)雜環(huán)境光線下簡化算法，因此導(dǎo)致檢測性能下降。其他公司的人臉鎖模塊針對這種因素會大大下降檢測性能，這個情況通過測試已經(jīng)驗證過。

易勝的人臉識別模組用了高速算法，把在個人電腦上運(yùn)行的高速算法移植到嵌入式模塊，也同樣發(fā)揮出更高的性能。

易勝方案VS其他方案(CPU對比）

3.智能的攝像頭控制（更智能的環(huán)境光識別與適應(yīng)）
攝像頭采集的圖像質(zhì)量對于人臉識別算法性能的影響很重要。
S10人臉識別模塊攝像頭會對所處的周圍環(huán)境（光照、逆光及太陽光）進(jìn)行識別、通過算法底層控制和適應(yīng)來減少環(huán)境因素影響。

圖像質(zhì)量調(diào)整
人臉?biāo)惴〞槍z像頭采集的圖像進(jìn)行deblurring（去恍惚，消愁抖動）, noise removing（降噪）, repainting（重繪）等智能的圖像處理算法來減少因圖像質(zhì)量不好帶來的影響。

眼鏡識別及調(diào)整
一般來說戴上眼鏡就給算法造成不利影響。
我們算法對戴上眼鏡人群進(jìn)行了優(yōu)化，可以準(zhǔn)確提取人臉的屬性信息。
戴上眼鏡的時候通過去深度算法，掉眼鏡的方法來提高是識別的準(zhǔn)確率。

4.活體檢測
人臉識別智能門鎖上的防假人臉的需求越來越重要。
其他廠家的活體檢測方法及缺陷
通?；铙w檢測有集中方法。
通過分析其他廠家的人臉模塊，發(fā)現(xiàn)有兩種活體檢測方法。

：通過彩色攝像頭來判斷是否為活體，判定驗證者是彩色圖像或者黑白圖像。
缺點(diǎn)1：擋住彩色攝像頭就不能判定活體，不能判斷黑白照片。
缺點(diǎn)2：晚上或黑暗情況下不能判斷活體，不能是否存為判斷黑白照片。

第二：不進(jìn)行活體檢測判斷，通過分析已注冊人臉和照片中的人臉的差異來判斷。
缺點(diǎn)1：拍攝的照片中人臉的質(zhì)量好，照片人臉的姿勢和已注冊人臉的姿勢一致（相似度高）的情況下無法防止識別（無法通過活體檢測）。
缺點(diǎn)2：注冊人臉的過程當(dāng)中無法判斷照片。采用這樣的方法是因為活體檢測的計算量大導(dǎo)致處理時間增加，所以無法應(yīng)用于低成本的門鎖模塊。
缺點(diǎn)3：商業(yè)用的活體檢測算法還沒有公開，活體檢測算法開發(fā)的公司也很少，雖然目前具有人臉比對算法的公司多，但是具有活體檢測算法的公司很少，而且能應(yīng)用于低成本的門鎖模塊的活體檢測算法就更少了。

5.易勝活體檢測
1.通過紅外光反射特征來進(jìn)行活體檢測。
照片的紅外光反射和人臉的紅外光反射特征不一樣。
所以人臉的紅外光反射圖像和照片的紅外光反射圖像有區(qū)別特征，通過這個特征來判斷活體檢測。

2.基于深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的活體檢測
有些照片的紅外光反射圖像和人臉的紅外光反射圖像很類似，所以很難判斷照片。
正因為如此有些廠家的人臉鎖模塊可以用這種照片來開鎖。
對于活體人臉和照片人臉，肉眼無法判斷差異，但是還是有一些微妙的差異。
我們的算法通過基于深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來準(zhǔn)確判斷出其差異。
Deep Learning是最近人工智能領(lǐng)域中廣泛應(yīng)用的核心技術(shù)。
但是因為需要龐大的計算量，只有電腦等內(nèi)置高級處理芯片的設(shè)備上才能用上。
人臉鎖模塊等低端設(shè)備基本上無法使用Deep Learning技術(shù)。
我們自己開發(fā)了*的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高速處理算法來實現(xiàn)人臉鎖模塊等低端設(shè)備上使用的Deep Learning技術(shù)。
我們有了這些技術(shù)就可以實現(xiàn)人臉識別和活體檢測的超高準(zhǔn)確率。

3.通過分析采集的攝像頭圖像流中的人臉區(qū)域和背景區(qū)域（或者動態(tài)變化）并其結(jié)果應(yīng)用于活體檢測。
我們的活體檢測算法不需要眨眼和轉(zhuǎn)頭等動作，看下攝像頭就可以。
而且0.5秒之內(nèi)所有的人臉比對和活體檢測都可以處理完。

4.活體檢測不限于人種、性別和年齡；

活體檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，全面使用了易勝人臉鎖模塊采集的人臉圖像和照片。
這個數(shù)據(jù)庫包含非洲黑人、歐洲白人、亞洲黃種人、拉美棕色人種等各種人種的數(shù)據(jù)資料。
所以我們S10人臉鎖模塊的活體檢測不限于人種、性別和年齡，可以提供超高的準(zhǔn)確率。