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電梯人臉識別的特色

1、i新處理器搭載高性能 GPU+CPU 并行混合分布式架構，電梯人臉識別公司，性能提升 5-10 倍。

2、深度學習模型由億萬級樣本訓練得來，具有很好的泛化性能。

3、所有處理均在一體機中完成，無需配備額外臺式電腦或服務器。

4、可擴展性強，基于識別結果可方便地開發(fā)多種應用功能。

5、一體機的識別結果可通過網(wǎng)絡進行集中【可選】，為大數(shù)據(jù)分析提供支撐。

簡述幾種人臉識別的主要方法：

彈性1圖匹配的人臉識別方法：彈性1圖匹配法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，并采用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特征向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，電梯人臉識別，同時對于單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

人臉識別中的閾值應該如何設置？

可能大部分人看到這組數(shù)據(jù)，就會認為閾值越高，通過率和誤識率越低，閾值越低，通過率和誤識率越高。

這就引出了一個常見的誤區(qū)，客戶認為通過率越高，體驗越好，電梯人臉識別系統(tǒng)，那么閾值就應該設置越低。但是通過率越高，誤識率也就越高，意味著防風險能力就會下降，所以閾值的設置要綜合考慮客戶體驗和防風險能力兩個因素。較準確的說法應該是在指1定閾值下，公司A的通過率比其他公司高，誤識率也比其他公司低，這就說明公司A的人臉識別算法比其他公司要好。

另外閾值不能設置過高，人貨電梯人臉識別系統(tǒng)，從數(shù)據(jù)可以看出，閾值不斷提高后，通過率和誤識率也跟著急速下降。當前人臉識別只能作為輔助認證手段，不能等同于二代Key這樣的強認證工具，人臉數(shù)據(jù)量如果足夠大，一定會出現(xiàn)誤識，沒有辦法做到風險為0。

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