目前市面上推出的门禁系统种类繁多,通常有密码门禁系统,指纹门禁系统,虹膜门禁系统,人脸识别门禁系统等等,尤其以人脸识别门禁为热门,深受广大用户称赞,但传统人脸识别技术采取模式,仍然受到角度、光照、表情等因素影响,加上嵌入式系统运算能力有限,识别准确率受到限制,导致影响终端用户的应用体验。
新一代人脸识别算法大多基于高密度GPU架构硬件,运用深度学习技术,实现人脸建模、比对、检索等功能,并可与各行业平台结合,实现人脸实时报警、身份验证、人证比对、大库检索等应用,构建人工智能及安防大数据解决方案。
在高可靠大数据计算的保障之下,新一代人脸识别算法采用局部特征分类建模的方式,细化人体脸部特征差异,不但大幅提升人脸识别的准确率,而且随着训练样本数量的提升,准确率还会不断升级,从根本上改善了人脸识别的用户体验,不仅提升了考勤等简单应用的性能,也为人证比对、人员检索、人脸支付等新应用打开了大门。