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海康威视,热成像测温摄像机,智慧党建显示屏

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人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准,该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率(FAR,又称误识率,把某人误识为其他人)”和“拒真率(FRR拒真率,本人注册在底库中,但比对相似度达到不预定的值)”,来作为评判依据。

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当人脸比对的相似度值大于此阈值时,则比对通过,是同一个人,否则比对失败,不是同一个人。每个阈值我们都可以统计对应的FAR\FRR,不同阈值的FAR/FRR值可绘成ROC曲线(Receiver Operating Curve),我们可以通过ROC曲线选定一个合理的阈值点。

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1:N是1张人脸和底库中的N张人脸进行比对。比如在考勤机中,我们的人脸底库中包含全公司的所有人脸照片。当上班打卡时,考勤机采集到人脸输入系统,经过比对后输出员工身份。这种情况下计算量相对较大,时效性和识别精度太低又会影响用户体验,所以厂商一般会综合考虑权衡,在设备的参数中标注所支持的人脸数量。这一波人工智能的发展,带动了1:N领域人脸识别技术的进步,更多的产品能够在各个场景中落地。比如智慧城市、智慧家居等。国内厂商也借着这一波东风,加快技术研发和产品落地,诞生了的AI视觉四小龙等独角兽。




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