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系统介绍


基于深度学习的高效人脸识别系统由山西平安谷信息技术有限公司自主研发,功能丰富,持续升级。该系统结合公共安全实际业务需求,面对海量的图像视频数据,帮助公安等机关在人海中快速准确的获取目标任务身份信息。

 

在特征点的获取和分析计算中,行业内大多数算法都在做几千个特征点的建模分析计算,而山西平安谷信息技术有限公司的系统已达到了十万个以上特征点的建模分析计算,为亿级人脸建库和亿分之一精确识别的实现提供了最佳环境。公司2014年升级的最新算法通过国际标准人脸识别模板库进行测试,如:FERET人脸数据库、CMU-PIE人脸数据库、YALE人脸数据库。在特定的库容以及比对环境下,已经达到国际领先水平。

 

系统除了能够更好的适用证件照比对外,科研人员通过不断创新研究,在低质图像比对性能上有很大突破。在公安实际应用中因为拍摄质量、角度、光线,以及年龄、胖瘦、疾病等因素造成人像较大的变化。因此,宽幅的兼容低质图像的比对,使系统更具实用性。


       系统界面


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人脸比对.jpg


系统功能

 

人脸比对

 

选择上传比对照片,此模块将自动获取照片中人脸并提取特征,显示有效人脸,返回比对结果。

 

本地比对

 

当用户有两张照片不确定是否是同一个人时,需要使用本地比对功能将两张照片同时上传后进行一对一的本地比对,该功能辅助用户进行同一人判断。

 

人像入库

 

适用于临时性或小规模的将人员信息加入数据库参与比对。

 

入库查询

 

通过姓名、身份证号等信息进行精确、模糊查询,确认此人员是否在数据库中参与比对。

 

系统特性

 

更大的系统容量

 

系统所使用到的多进程并行计算模块、亿级数据库负载均衡模块,使产品在亿级人脸库的条件下,也能够高效稳定的运行。

 

更灵活的系统扩展性

 

系统采用SOA的设计策略,从设计阶段就考虑到了系统的扩容和升级。可以在架构的各个层面与其他外部系统实现各种接口的对接,对于单一模块的增加和升级,不会对原有系统造成影响,并且升级和扩容操作更便捷迅速,符合现有系统设计的先进性原则。

 

更高的识别准确率

 

在特征点的获取和分析计算中,行业内大多数算法都在做几千个特征点的建模分析计算,而本系统已达到十万个以上特征点的建模分析计算,为亿级人脸建库和亿分之一精确识别的实现提供了最佳的环境。



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