如何快速實現人臉識別通道?一文了解具體技巧

碼仔很忙發表於2020-06-29

純乾貨!人臉識別通道的快速搭建技巧

人臉識別通道屬於應用比較廣泛的一類人臉產品,在智慧社群、智慧校園、智慧樓宇等領域已經漸成主流。但人臉通道實現起來並不容易,涉及到人臉識別演算法、效能,硬體適配調優等多個領域。所以這次專門針對人臉識別通道整理了一份實用文件,希望能夠為需要的朋友提供一些思路。

傳統IC卡通道特點與不足

傳統的人行閘機一般會藉助IC卡、智慧卡等介質來實現對流動人員出入控制、登記和管理的需求。通常來說包括了感應IC卡/智慧卡、感應讀卡器、人行通道閘機、通道閘機控制器、出入口管理軟體等多個部分。

使用方面,傳統的刷卡閘機存在他人持卡代刷、身份資訊無法核實,持卡人員容易忘帶、遺失而無法通行等問題,總的來說使用者體驗較差、維護管理成本高,並且接觸識別潛藏安全隱患。 相比而言,人臉閘機通過臉部特徵值來核驗身份的方式更安全便捷,通行人員不用主動操作就可以在無感狀態下自由出入,系統能自動記錄流動人員的出入資訊,不用派專員值守,管理也更智慧高效。所以不管從成本、使用者體驗還是管理效率上來看,人臉識別閘機更符合現代化的管理觀念。

什麼是人臉識別通道

說到人臉通道,首先逃不開演算法。人臉識別終端都是基於演算法基礎上的一個輸出應用,可以用來控制門禁、考勤、消費、通道、會議簽到等管理。

以虹軟視覺開放平臺為例,他們家演算法較多,包括人臉檢測、人臉跟蹤、人臉比對、人臉查詢、人臉屬性分析、活體檢測等。最重要的一點,虹軟人臉演算法可以免費商用,支援離線。這對大多數中小型企業來說都比較友好,一方面可以節省演算法研發或者採購的成本,另一方面離線執行不僅適應更多場景,還能保護資料安全。

產品形態:人臉識別通道的產品形態很多,比如典型的人臉考勤機、工地的人臉識別閘機、景區的人臉檢票機、社群公租房的刷臉門禁,同時也可以設計成為人臉訪客機、VIP迎賓系統、掛號取號機等

系統構成:一般說來,人臉識別通道由人臉識別裝置端、中心管理端和聯動門三個部分構成,適用於各種場所的出入口管控。

1.中心管理端:進行人員管理、門禁許可權管理、裝置管理、通行記錄管理,雲端中心管理可並進一步對接已有的業務平臺。

2.人臉識別裝置端:採集人臉資訊並進行身份比對成功,給出語音提示及顯示介面的互動同時,向中心管理端報備識別結果,並通知聯通控制器進行開門陌生人的識別記錄也會上傳到管理端儲存。

3.電動門禁:人臉識別後,一般需要聯動門禁、閘機等外設,裝置系統會整合開關量、485、乙太網、韋根協議以及藍芽等多種形式進行開門聯動。

再來說兩個人臉通道的重要特點:

①無人值守下的防攻擊性:在人臉識別系統中加入活體檢測演算法可以防止誤將照片、視訊認作真人的情況發生。這裡同樣以虹軟視覺開放平臺為例,他們的離線活體檢測SDK為靜默式識別,不需要使用者配合,同時支援RGB活體、IR活體檢測,能夠防禦圖片、視訊、螢幕、面具等攻擊,可以滿足單目、雙目人臉識別終端產品的活體檢測應用。

②無網環境下單機獨立執行:虹軟通過離線式SDK提供技術,所有運算都在引擎內部,不需要呼叫遠端雲服務,不用和外界互動資料和資訊,能保證在無網環境下獨立、穩定執行。

選擇人臉識別方式及如何快速開發

日常生活中,人臉識別技術主要有兩種用途,一是用來進行身份驗證(又叫人臉比對),證實“你是你”,還有一種驗證“你是誰”。兩者之間具體有什麼區別,又適用於哪些場景?

人臉識別1:1模式

1:1為身份驗證模式,就是將某人的裝置採集照與證件照的人臉特徵相互比對,驗證是否為同一個人。例如汽車站安檢時,乘客要手持身份證等有效證件通過檢查通道,人臉識別檢票系統會將乘客人臉影像與身份證照片進行比對,這個過程就是典型1:1模型的人臉識別。

除了汽車站,該模型同樣適用於需要實名制認證的場所,比如景區驗票、考生身份驗證、酒店入住,或是生活中的刷臉支付、手機刷臉解鎖等。

人臉識別1:N模式

1:N是系統採集了某人的一張影像後,從海量的人像資料底庫中找到與當前使用者人臉資料相符合的影像,通過一一比對找出“你是誰”。例如辦公樓的人臉考勤門禁,通過攝像頭自動抓取人臉照片,在底庫中查詢你是否為該辦公樓某公司的職員,匹配成功後智慧打卡並放行。它同樣適用於社群人行通道、工地考勤、會場簽到等場景,以及新零售概念裡的VIP客戶識別。

兩者相比,1:1的識別需要使用者配合持卡,而1:N的識別具有非配合的特點,識別物件不用到特定位置就可以完成識別工作。但是1:N比對難度高於1:1比對,尤其是底庫越大對硬體和演算法的效能要求越高。

從這裡也可以看出,合理的選擇具體演算法,對於產品落地實現非常關鍵。因此,對於演算法整合及應用開發能力不足的企業,我建議選擇虹軟視覺開放平臺的人臉識別應用套件。這是一款基於虹軟人臉演算法開發的門禁場景應用,支援在“零程式碼開發”條件下直接部署到包括Android系統的門口機、閘機頭、Pad等各類裝置中。這款應用套件既支援安卓裝置離線單機應用,也支援區域網管理客戶端應用、雲端和本地服務部署應用。同時大家可以根據業務需求,接入各自的應用系統及業務平臺,或者直接選擇虹軟提供的配套管理客戶端。

人臉通道硬體如何選擇

解決了演算法的疑問,再來看看人臉通道的硬體該如何選擇。實際上,我們在開篇說的三個構成部分裡,聯動門和人臉識別裝置端屬於硬體。但聯動門購買比較簡單,沒有討論意義。因此這裡我們來重點說一說識別終端的硬體選擇。

識別裝置端主要包含了攝像頭、開發板和螢幕。這當中攝像頭是核心器件,攝像頭的效能指標和安裝部署位置等直接影響成像質量,而成像質量則影響了識別的準確率。通常情況下人像採集涉及影像大小、影像解析度、光照環境、模糊程度、遮擋程度、採集角度等。而針對室外場景尤其需要考慮寬動態的效果以及低照度的效果。這種情況下,硬體需要和演算法適配才能發揮最佳作用。

除了攝像頭模組,開發板也是人臉識別產品的另一個核心器件,晶片算力、穩定性會直接影響到使用者體驗。目前市面上,RK3288\RK3399佔了較大的比例,3399基本可以滿足前端萬人1s內比對需求,但3399功耗相對較高。

一款人臉閘機通道要真正商用,只有實現演算法、硬體和應用三位一體的融合。但是面對市場上層出不窮的廠商和五花八門的裝置,即便是經驗豐富的同行恐怕也一時之間無處著手,而新手則需要花費大量的時間精力去挑選、試錯。一旦選擇有誤,就會在體驗、質量和安全方面帶來很大影響。

所以這裡給大家推薦一個全套的人臉識別硬體採購平臺,也就是虹軟視覺開放平臺產業鏈市場。人臉識別相關的攝像頭模組、開發板、整機產品以及涵蓋智慧工地、智慧校園、智慧景區等多領域的整套行業解決方案這裡都有。最重要的是,產業鏈市場的所有硬體都經過虹軟演算法調優,做到了高效能、低功耗,所以大家選擇時也就不用再有這方面的擔心。

最後,還是希望以上提到的幾個關鍵點有幫助到大家,謝謝。

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