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售票场景,人脸别有哪些应用和作用?

随着互联网和智能技术的进步,在车站、景区、大型活动等与售票相关的场景,可以看到自助售票应用,有一些会采用到人脸识别技术。那么,在售票场景,人脸别有哪些应用和作用?...timg.jpg 售票场景,人脸识别应用 在售票场景,可部署应用人脸识别自助收银机,人们线下可自助售票。...售票场景,人脸识别应用的作用 在售票场景应用人乱识别,可通过人脸识别技术加强购票者的身份验证,保证人证合一,实现实名制购票,有效避免黄牛党,买到假票的现象。...人脸识别自助售票,一定程度上减少操作,节约排队等待的时间,提升购票体验。 在售票场景,人脸识别的应用可以提升人们的体验,给人们带来不一样的感觉。...未来,人脸识别系统应用在更多的场景,实现更多的功能应用,在应用领域场景实现人脸识别产品智能应用。

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    域名证书有什么用呢?域名证书分别有哪些类型?

    那么具体来说,域名证书有什么用呢? 域名证书有什么用 对于一家企业、公司或者网站来说,域名证书非常重要,那么域名证书有什么用呢?...域名证书分别有哪些类型 1、单域名版证书。这种域名证书只能保护一个域名,无法进行其他域名的保护。 2、多域名版证书。这种证书可以保护多个域名,如果有多个域名需要保护的话,可以直接选择这种证书类型。...以上为大家介绍了域名证书有什么用?域名证书对于企业和公司以及网站的重要性非常强,所以选择一家合适的域名注册商十分重要。网站或企业还应当及时下载域名证书以备用,域名证书可以直接在域名管理网站下载。

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    人脸别有什么作用?安全性怎么样

    人脸识别在我们的日常生活之中非常常见,手机解锁需要通过人脸识别,进入学校图书馆、宿舍门禁也需要人脸识别,在付款的时候同样可以利用人脸识别进行线上支付。...image.png 一、人脸识别作用 人脸识别从广泛意义上来说有三个作用:一是提升安全性,通过人脸识别自动开启门禁,使得部分不允许进入公共区域的人无法通过其他方法混入,从而提升区域的安全性;二是提升便捷性...,像人脸识别解锁、人脸识别付款等都是1秒钟不到的事情,比起普通的方法,人脸识别显然是提升了便捷性;三是提升科技性,无论是在哪一个方面,人脸识别依靠着先进科技,完成它的使命,实际上也是提升了整个社会的科技性...二、人脸识别安全吗 人脸识别的安全性能是很有保障的。...就比如人脸识别其实并不是单纯靠一个脸就能够轻松刷开,比如平时用他人照片去进行人脸支付,是无法成功的,这就是机器背后的科技奥秘,它能够识别照片还是真人。

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    【前沿】见人面,TensorFlow实现人脸性别年龄识别

    【导读】近期,浙江大学学生Boyuan Jiang使用TensorFlow实现了一个人脸年龄和性别识别的工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...TensorFlow实现的人脸性别/年龄识别 这是一个人脸年龄和性别识别的TensorFlow工具,首先使用dlib来检测和对齐图片中的人脸,然后使用CNN深度网络来估计年龄和性别。...如下所示,该项目可以同时估计一张照片中的多个人脸 。 ? ? 安装python依赖包 本项目需要以下依赖包,已经在CenotOS7系统上的Python2.7.14环境中测试过。...因为我们首先需要进行非常耗时的人脸检测和对齐步棸,所以我们建议使用尽可能多的核心数。Intel E5-2667 v4 带有 32 个核心运行完需要大概50分钟。

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    JD的猪脸识别和人脸别有什么不一样?

    原文用的方法主要是使用迁移学习的方法,而不是简单的把已有的人脸模型进行finetune,那怎么迁移呢?...整个方法用到的动物是horse,然后全论文的核心其实是,人脸的特征和动物脸部的特征本身的差异很大,但是当动物的脸部做了一个变形warping之后,就会和人脸比较相似了,所以,我们要找到一个warping...首先,先找到人脸和动物脸pose相似的图片,然后,找到动物中的和人脸相似的部位作为关键点,接着训练获得一个warped network,得到了warped network之后,把原来的动物脸图片做变换,...最后才是使用人脸的pretrain network去finetune动物脸检测的模型。...总结 详细的方法细节可以参考论文,编者只是把大概的意思表达出来,因为其实该论文用了是一个很基本的迁移学习方法,找到了人脸和马脸相似性较大的一个映射空间,然后使得人脸的训练数据可以被有效的利用起来训练马脸

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    人脸识别VS虹膜识别,智能机器人人技能大比拼!

    而这些影视作品中智能机器人识别人的方法已经成为现实,现在,通过人脸识别和 虹膜识别两种方法,机器人可以认识不同的人。...用利用人脸识别的机器人早在2012年就已问世,当时中科院自动化研究所研制出一款能认人的机器人,通过一次基本信息的录入和人脸扫描,它就能认出靠近的人是谁,还能够根据这人此前输入的信息与他进行互动。 ?...目前,Facebook刚刚在2015年刷新人脸识别技术达到精度的最高记录——97.25%。不过,这个精度大约相当于人通过肉眼识别的水平,并没有实质的突破。...研究表明,虹膜识别的准确率远远高于指纹、人脸等。虹膜识别的错误率极低,出色的虹膜识别算法可以达到120万分之一,甚至500万分之一。并且虹膜识别系统性能非常优异,除了眼盲,几乎适用于所有人。...只有把误的几率降低到几乎为零,才能高效地与用户进行互动。但是随着科技发展,也许有比虹膜识别更好的方式出现,提高识别率。

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    亚马逊人脸识别系统再“犯错”,国内“学友八杀”后又有“神探” 立功了

    ACLU 再次强调了 AI 对有色人种的种族歧视,在这 28 人中,有 6 名黑人议员,而此前人脸识别在识别有色人种时也多次出现了错误。 ?...无独有偶,英国警察使用人脸识别系统的误率更高,高到准确率只有 2%(注:误率的具体计算数据并未给出),这是今年 7 月初,在伦敦议会听证会上,大都会警察局局长 Cressida Dick 透露的数据...误率如此之高,人脸识别技术真不是来给警察叔叔帮倒忙的?另外,即便这项技术也遭到民众的抗议,但也没有阻止英国执法机构固执地要尝试这项新技术。...目前,亚马逊的人脸识别系统已在全美的一些执法机构投入使用,但由于存在这些实质性错误,ACLU 继今年 5 月后再次呼吁国会暂停在执法时使用人脸识别技术,而 5 位此次被人脸识别系统误匹配的“受害者”议员也对贝佐斯发出公开信...反观中国的人脸识别布局,热火朝天。

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    NodeJS人脸识别(2)

    人脸删除 人脸删除会将用户人脸信息从用户组中进行删除。这里同样存在两种情况: 用户人脸可能只存在于一个用户组。用户人脸可能同时存在于多个用户组。...groupId指定从什么用户组删除人脸信息,如果同时从多个用户组删除则用逗号隔开。 ? 我们先看下测试效果: ?...在线活体检测 本接口主要功能有: 人脸基础信息:包括人脸框位置,人脸空间旋转角度,人脸置信度等信息。人脸质量检测:判断人脸的遮挡、光照、模糊度、完整度等质量信息。...frr_1e-4:万分之一误率的阈值;frr_1e-3:千分之一误率的阈值;frr_1e-2:百分之一误率的阈值。...误率越低,准确率越高,相应的拒绝率也越高 可以看到返回的thresholds值为0.97.代表基本上不可能为同一个人。因为我选择的是两张不同的网络图片。

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    专访 | 蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东:数据驱动人工智能引发行业变革

    机器之心:能否分享一下如何将人脸识别精度提升到金融交易应用级别的要求? 陈继东:在保证极低误率的同时拥有很高的准确率,是人脸识别金融级精准度的基础要求。...在一般的互联网场景下,99% 的准确率通常假设 0.1% 的误率(在一千次识别有一次错)的情况下,对的概率也能到达 99%。...但是在金融的场景下,这个误率是无法满足的,这意味着有可能别人试了一千次就有一次进入我的账户,盗用我的资金,这个安全等级是远远不够的。...我们至少是需要万分之一,甚至十万分之一,到未来是百万分之一的误率。在这个误率的情况下,你对的概率能到多少呢?...很多时候,单一的算法虽然可以看出细微的差异,但是还是有一定的漏检率、错率的。那么我们可能需要增加一个因子,这样就可以用来分辨双胞胎这类特殊情况。比如我们研发、独创的眼纹识别技术。

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    CVPR2022 Oral | CosFace、ArcFace的大统一升级,AdaFace解决低质量图像人脸

    一直以来,低质量图像的人脸识别都具有挑战性,因为人脸属性是模糊和退化的。margin-based loss functions的进步提高了嵌入空间中人脸的可辨别性。...这里人脸图像是本文的重点,可以在各种灯光、姿势和面部表情的设置下捕捉到的图像,有时也可以在极端的视觉变化下捕捉,如对象的年龄或妆容。这些参数的设置使得学习过的人脸识别模型很难完成识别任务。...尽管如此,这项任务还是可以完成的,因为人类或模型通常可以在这些困难的环境下识别人脸。 图1 然而,当人脸图像质量较低时,根据质量程度的不同,识别任务变得不可行。...图1显示了高质量和低质量的人脸图像的例子。不可能识别出图1最后1列中的对象。 像图1最下面一行这样的低质量图像正越来越成为人脸识别数据集的重要组成部分,因为它们会在监控视频和无人机镜头中遇到。...2.3 低质量图像的人脸识别 最近的FR模型在人脸属性可识别的数据集上取得了较高性能,例如LFW、CFP-FP、CPLFW、AgeDB和CALFW。

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    身份采集、活体检测、人脸比对...旷视是如何做FaceID的? | 公开课笔记

    ,如果觉得我们的 UI 做得不符合大家的要求,也可以去做一些定制化开发,整个核心功能里有活体检测,在端上跟云上分别有自己的实现。...▌人脸比对 活体检验之后,我们就可以进行人脸比对的环节。...前者主要是比较两张人脸识别是不是同一个人,它的原理是我们去计算两张人脸表示的距离,如果这个距离小于一个域值,我们就会认为这个是同一个人,如果是大于某一域值,我们就认为它不是同一个人,在不同的误率下,我们会提供不同的域值...大家可以看一下左侧的这张表,然后这边的返回值里面提供了千分之一、万分之一、十万分之一不同的近似度,这些表示的是误率,在不同的误率下会有一个域值,假设我们认为在千分之一误率下,如果分数大于 60 分...,我们就会认为是同一个人,所以这两张照片,我发现他们的这个近似度是 75,我们会说在万分之一的误率下是同一个人,但是在十万分之一这种误率下可能他们不是同一个人。

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    五分钟快速接入人脸识别能力之人脸搜索

    本篇文章使用腾讯云人脸识别能力,快速实现人脸搜索,可以应用于需要匹配人脸的业务场景中。...1、创建API密钥:https://console.cloud.tencent.com/cam/capi,密钥是唯一的凭据,请妥善保存哟 image.png 2、登录人脸识别控制台,在人脸库中新建一个人脸库...1万大小人脸底库下,误率百分之一对应分数为70分,误率千分之一对应分数为80分,误率万分之一对应分数为90分。...10万大小人脸底库下,误率百分之一对应分数为80分,误率千分之一对应分数为90分,误率万分之一对应分数为100分。...30万大小人脸底库下,误率百分之一对应分数为85分,误率千分之一对应分数为95分。 一般80分左右可适用大部分场景,建议分数不要超过90分。您可以根据实际情况选择合适的分数。

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    如何基于微信的场景差异化,做出有腾讯特色的扫一扫

    微信扫一扫物为直达微信内部生态的新窗口,提供电商、百科、资讯等信息。目前微信扫一扫物提供的服务有:图像识别、图像搜索、二维码识别、文字提取。 下表列出了各大平台之图像搜索的功能细项。...当然,在这样的场景下,图像识别有着很大的实现难度。但是,如果今天搭配了手机位置信息,其实我已经知道你在哪一家店了。将范围缩小,这样做起图像搜索是不是就简单了许多。...让原本要打开大众点评App的用户,转而从微信扫一扫物,进入大众点评小程序,抢占入口流量。养成用户使用微信扫景点、扫餐厅、扫美食的习惯。 三、用户想要的是精准吗?...扫人脸:测肤质、测颜值、测五官、明星、虚拟试妆 扫码 万物 题目:初中、高中、大学、专科、研究生、在职考试;语文填空、拍照搜题、口算批改 翻译:拍照、取词 文字:提取文字、识别生字 识货 AR:...在这样的教程下,不仅可以让用户了解扫一扫物中,功能与场景的更新,并且帮助用户快速上手体验了扫一扫物与图片搜一搜。

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    一篇文章了解生物特征识别六大技术

    人脸识别 人脸与人体的其它生物特征(指纹、虹膜等)一样与生俱来,它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提,与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点: 非强制性:用户不需要专门配合人脸采集设备...,几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像,这样的取样方式没有“强制性”; 非接触性:用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像; 并发性:在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别; 还符合视觉特性...:“以貌人”的特性,以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。...国内在虹膜识别领域代表厂商有中科虹霸、虹星科技、聚虹光电、武汉虹、释码大华等等。...当然,声纹识别的应用有一些缺点: (1)同一个人的声音具有易变性,易受身体状况、年龄、情绪等的影响; (2)不同的麦克风和信道对识别性能有影响; (3)环境噪音对识别有干扰; (4)混合说话人的情形下人的声纹特征不易提取

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    浅谈FRVT人脸识别测评

    FNMR(拒率,就是把应该相互匹配成功人脸当成不匹配的人脸),FMR(误率,就是把不应该匹配成功人脸当成匹配成功人脸)。是不是很绕口?...在实际系统中,拒绝识别(FNMR)和错误识别(FMR)代价往往不太一样,比如金融领域的人脸识别,误会是一个很严重的事故(想像一下,如果ATM依靠刷脸取款,无需其他信息验证,如果有人和你长的非常像,则很有可能会进入你的账户取款...),相比之下,拒结果相对可以接受(还是ATM刷脸取款,如果完全依靠刷脸取款,本人去ATM机刷脸,ATM无法正确识别你的身份,这时候你无法进入自己的账户,但是你的存款相对还是安全的,如果是紧急情况,甚至可以去银行柜台取款...通常反映算法性能可以调节算法阈值,得到不同拒率和误率,然后画出拒和误识相关曲线(即ROC曲线)。FRVT测评同样也是用的这种方式,在测试集上画出了不同算法的ROC曲线。...但是这并不能说明megvii-001人脸识别算法性能差, megvii-001人脸识别算法可能针对受控环境下人脸识别性能较好,而无约束环境下人脸识别性能相对不足。

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    Face Recognition 人脸识别该如何测试

    01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定人员误作其它人员的概率...一般情况下,误率FAR;随阈值的增大(放宽条件)而增大,拒率FRR;随阈值的增大而减小。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰:可以建立人脸的三维模型,或进行三维融合(morphing),将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化:采用直方图规范化,可以消除部分光照的影响。...5) 摄像头内包含多张人脸。 另外判断拍摄的样品是否包含人脸时,原理上一般会通过样品学习、或者是参考模版来,比如先设计一个标准人脸的模版,包含标准的特征、有一定的结构分布、相对规律的肤色分布。...因此人脸比对有一个阈值的概念。设置相似度大于x%的时候,视为人脸比对通过,小于x%的时候,视为人脸比对不通过。设定阈值的过程就是模型评估。 阈值设定过低,则人脸比对通过率高,误报率可能也会升高。

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