Spook Распознавание лица
Решение корпоративного уровня для распознавания лиц и обработки изображений
Он представляет собой корпоративное решение для распознавания лиц с высокой производительностью и низкими требованиями к оборудованию. Он поддерживает обнаружение лица, отслеживание обнаруженного лица, извлечение математического значения лица и сравнение с пулом лиц с помощью нескольких алгоритмов.
Мы предлагаем вам новейшие и передовые технологии распознавания лиц. Технология распознавания лиц является наиболее эффективным решением для безопасной и быстрой аутентификации и поиска людей. Используя искусственный интеллект и технологию обработки изображений, эта система сканирует и аутентифицирует лица пользователей и захватывает похожие изображения.
Spook сочетает в себе четыре функции, которые играют важную роль в обработке изображений!
- Классификация изображений : определяет, принадлежит ли изображение, переданное в качестве входных данных, к определенному классу, и помечает правильный класс.
- Обнаружение объектов на изображении : измеряет сходство между двумя изображениями и дает оценку по шкале. Он предоставляет инфраструктуру для определения отношения сходства между различными изображениями.
- Сходство объектов : идентифицирует объекты на входном изображении, идентифицирует эти объекты и отмечает их положение.
- Сегментация изображения : позволяет легче анализировать изображение, разделяя изображение, заданное в качестве входных данных, на определенные области или объекты.
Как это работает?
Spook использует технологию обработки изображений и искусственный интеллект для анализа особенностей изображения. Это программное обеспечение представляет результаты анализа, определяя свойства любого содержимого изображения и сравнивая эти свойства с записанными данными.
Например, для распознавания лиц; форма, размер, строение лица, расположение глаз, форма носа, строение рта и другие подобные качества. Эти особенности анализируются несколькими алгоритмами распознавания лиц для создания уникального профиля лица человека.
Призрачная технология
Spook предлагает вам решения в области, которая развивается и получает широкое распространение в последние годы. Эти технологии, которые используются для распознавания, проверки и классификации лиц людей, играют важную роль во многих приложениях в различных отраслях.
Искусственный Технологии распознавания лиц на основе интеллекта (искусственного интеллекта ) быстро развиваются благодаря последним технологическим достижениям в таких областях, как обработка изображений, интеллектуальный анализ данных и машинное обучение. Эти разработки повысили эффективность, точность и надежность систем распознавания лиц.
Особенно в последние годы технологии распознавания лиц на основе глубокого обучения начали давать лучшие результаты, чем предыдущие системы распознавания лиц. Spook использует обобщенные методы обучения вместо специализированных методов, которые использовались для распознавания лиц в предыдущие годы.
Области использования
Проект Spook может принести много пользы в таких местах, как правительство, государственные учреждения и министерства. Прежде всего, высокая производительность Spook и низкие требования к оборудованию могут помочь правительству и правительственным учреждениям сэкономить бюджет и ресурсы. Кроме того, технология распознавания лиц Spook является важным инструментом безопасности для правительства и правительственных учреждений , поскольку это наиболее эффективное решение для безопасной аутентификации и поиска людей .
Spook также может быть очень полезен для полиции и сил безопасности. Его можно использовать для камер видеонаблюдения и систем безопасности. Это может помочь силам безопасности раскрывать преступления и находить преступников. Кроме того, технологию распознавания лиц можно использовать для контроля входов и выходов из безопасных зон. Например, камеры контроля доступа на входе в здание можно использовать для таких целей, как слежение за людьми или животными, или слежение за конкретным объектом (например, оружием).
Spook также можно использовать в финансовой и банковской сфере. Банки и финансовые компании могут ускорить аутентификацию клиентов с помощью технологии распознавания лиц. Это может помочь клиентам быстрее и безопаснее обрабатывать свои транзакции. Spook также можно использовать в сфере здравоохранения. Его можно использовать в таких приложениях, как последующее наблюдение за пациентами, запись данных о лечении и регистрация пациентов.
В образовательных учреждениях Spook можно использовать для отслеживания учащихся. Процессом экзамена можно управлять с помощью технологии распознавания лиц. В области идентификации и маркировки продуктов Spook можно использовать для идентификации и маркировки фотографий продуктов. Кроме того, Spook можно использовать для анализа и оценки рекламы. Можно проанализировать визуальные элементы, используемые для обеспечения охвата рекламы определенной целевой аудиторией. Его также можно использовать для анализа трафика. Например, его можно использовать для таких целей, как определение плотности движения, отслеживание количества и типа транспортных средств, сбор необходимых данных для планирования города.
Управление рекламой
Технология Spook может повысить точность и эффективность рекламы в социальных сетях. Рекламу можно показывать только интересующей вас аудитории.
Анализ тенденций
Технология Spook может помочь вам определить тенденции и популярные темы в социальных сетях. Предоставляет решения для исследования рынка и определения продуктов/услуг.
Анализ данных социальных сетей
Функции классификации изображений-призраков и сходства можно использовать для анализа данных социальных сетей. Например, его можно использовать для таких целей, как оценка эффективности рекламной кампании бренда, выявление популярного визуального контента в социальных сетях или отслеживание сходства фотографий из профиля пользователя.
Финансы и банковское дело
Банки и финансовые компании могут ускорить аутентификацию клиентов с помощью технологии распознавания лиц.
Здоровье
Spook можно использовать в таких приложениях, как последующее наблюдение за пациентами, запись данных о лечении и регистрация пациентов в отрасли здравоохранения.
Образование
Школы и университеты могут отслеживать учащихся с помощью технологии распознавания лиц. Образовательные учреждения могут управлять экзаменационным процессом с помощью технологии распознавания лиц.
Идентификация и маркировка продукта
Spook можно использовать для обнаружения объектов изображения и функций классификации изображений, идентификации и маркировки фотографий продуктов.
Проверка изображения и проверка
Функции подобия призрачных изображений можно использовать для оценки точности и достоверности изображений. Например, на сайте электронной коммерции можно проверить сходство между изображениями продуктов и изображениями, предоставленными производителем, чтобы убедиться, что изображения продуктов являются правильными и актуальными.
Анализ рекламы
Функции классификации призрачных изображений и обнаружения объектов можно использовать для анализа и оценки рекламных объявлений. Например, можно проанализировать визуальные элементы, используемые для обеспечения охвата рекламы определенной целевой аудиторией.
Анализ трафика
Для анализа трафика можно использовать функции обнаружения и сегментации изображений-призраков . Например, его можно использовать для таких целей, как определение плотности движения, отслеживание количества и типа транспортных средств, сбор необходимых данных для планирования города.
Основные характеристики
Эффективные процессы
Сквозной процесс обработки изображений построен по принципу низких требований к оборудованию и высокой производительности.
Расширенный API
Spook предлагает продвинутую и простую инфраструктуру API. Вы можете интегрировать его в свои существующие проекты или создавать свои собственные приложения.
Закрытой сети без необходимости в Интернете . Таким образом, это позволяет вам безопасно использовать его в вашей локальной сети.
Высокая производительность
Вся система была разработана на низкоуровневом языке программирования, поддерживающем MULTITTHREAD. Таким образом, он обеспечивает высокую производительность при низких требованиях к оборудованию.
ЦП — поддержка графического процессора
Существует регулируемая поддержка GPU и CPU для распознавания лиц, создания математических значений и операций сравнения.
512 опорных точек
Для определения лица и математического значения берется не менее 512 опорных точек. В целях снижения стоимости оборудования 2 килобайта значения создаются за счет сжатия при создании матрицы .
Распределенная архитектура
Платформа может работать в распределенной и централизованной архитектуре. Таким образом, удается избежать большого сетевого трафика, вызванного видеопотоками.
Архитектура CNN
Наиболее важными компонентами CNN являются Convolutional , Pooling и Fully. Связанные (плотные) слои. Архитектура CNN в нашем проекте оптимизирована для настройки данных изображения, обнаружения и классификации специализированных функций. Такие параметры, как количество используемых слоев, размеры фильтров, операции объединения , оптимизируются в соответствии с характеристиками данных изображения.
Сходство изображений
В нашем проекте SNN использовался для измерения схожести изображений. Данные двух изображений настраиваются с помощью одной и той же структуры сетки, что приводит к оценке сходства. Но Триплет с другой структурой и функциями потерь для достижения большего успеха Сеть потерь и контраст Используется сеть потерь .
Обнаружение объектов (YOLO)
ЙОЛО ( Ты только смотреть Чтобы улучшить производительность Once ), размер набора данных был сохранен большим, что позволило модели распознавать больше типов объектов. Количество сверточных слоев в структуре YOLO было увеличено, и были использованы фильтры большего размера. Благодаря использованию параметров регулирования и других гиперпараметров в алгоритме оптимизации SGD были предотвращены ситуации переобучения модели.
Безопасная поддержка данных
Все данные в центральном и распределенном терминале NoSQL постоянно обновляются и надежно хранятся в базе данных . Все передачи данных шифруются с помощью 512 AES, кроме SSL.
Поддержка пула
Он предлагает поддержку наличия нескольких изображений как для людей, так и для объектов . Таким способом можно создать альбом человека и сделать под ним распознавание лиц из десятков картинок.
Операционные системы
Все программное обеспечение платформы, такое как GPL, GNU ( общедоступное Лицензия — General Public License) лицензионная операционная система. Таким образом, вы избавляетесь от затрат на серверную операционную систему .
Терминальная логика
Изображения, передаваемые в центр через IP и/или веб-камеры; Поскольку это вызовет потребность в высокой пропускной способности, будут выполняться обнаружение на основе местоположения и математические операции. Сравнение и операции с изображением обнаружения разреза выполняются в центре.
Установите пороговое значение
Пороговым значением в соответствии с характеристиками терминала через очень простой файл настроек .
Сравнивать
В общем, преимущества алгоритма искусственной нейронной сети могут различаться в зависимости от производительности, точности, скорости, дизайна, зависимости от обучающих данных, качества модели, объема требуемой информации, адаптивности, простоты обновления и разработки, широты использования и т.п. факторы.
Например, CNN ( Convolutional Нейронная сеть) является популярным выбором для данных изображений и очень хорошо работает при распознавании или классификации объектов на изображениях. В то же время YOLO ( You только смотреть Once ) или RetinaNet также хорошо работают в задачах обнаружения объектов.
Другой пример, сиамский Его можно использовать в задачах сходства изображений нейронной сети (SNN), и он специально разработан для этой задачи. SNN — это алгоритм, используемый для вычисления сходства двух изображений, и этот алгоритм может быть более эффективным и быстрым, чем другие алгоритмы.5
Основные преимущества
Алгоритмы, используемые в нашем проекте, имеют более высокий показатель точности, чем у конкурентов.
Более быстрое время обработки
Наш проект имеет более высокую скорость обработки, чем наши конкуренты.
Наш проект может работать с большим количеством наборов данных и иметь больше поддержки данных, чем наши конкуренты.
В нашем проекте используются более продвинутые методы обнаружения, чем у конкурентов.
Наш проект потребляет меньше энергии и требует меньше оборудования, чем наши конкуренты.
Часто задаваемые вопросы – часто задаваемые вопросы
Какова основная цель проекта?
Является выполнение операций распознавания лиц и аналогичных подэтапов, таких как классификация изображений, сходство изображений, обнаружение объектов изображения и сегментация изображения.
Легко ли использовать проект?
Проект имеет удобный интерфейс и прост в использовании. Однако некоторые операции могут потребовать некоторых технических знаний.
Что делает программное обеспечение для распознавания лиц?
Программное обеспечение для распознавания лиц позволяет распознавать, классифицировать или идентифицировать лица на изображениях, полученных с камеры или источника изображения. Области использования этой технологии включают в себя множество различных секторов, таких как системы безопасности и безопасности, биометрические системы входа в систему, рекламная и маркетинговая аналитика, социальные сети и фотоаналитика. Технология распознавания лиц может использоваться для аутентификации людей, повышения безопасности, сбора и анализа данных.
Какова точность программного обеспечения для распознавания лиц?
Показатель точности программного обеспечения для распознавания лиц — это процент программного обеспечения, правильно предполагающего, что лицо, которое оно идентифицирует, на самом деле является этим человеком. Точность может варьироваться в зависимости от размера набора данных, разнообразия обучающих данных, качества источника изображения и других факторов. В целом, при правильных условиях Spook составляет 99,2%. Он предлагает показатель точности . Однако важно правильно его настроить .
Как программное обеспечение для распознавания лиц защищает личные данные?
Spook принимает множество мер предосторожности для защиты личных данных. Среди них основными являются:
- Шифрование данных. Шифрование данных, собираемых и хранимых программным обеспечением для распознавания лиц, повышает безопасность данных.
- Авторизация и контроль доступа. Программное обеспечение для распознавания лиц разрешает доступ к данным только авторизованным пользователям.
- Обновление и использование брандмауэра. Программное обеспечение для распознавания лиц постоянно обновляется, и используется брандмауэр.
- GDPR и другие положения о персональных данных. Программное обеспечение для распознавания лиц соответствует Общему регламенту ЕС по защите данных (GDPR) и другим положениям о персональных данных.
- Удаление или анонимизация данных: Spook гарантирует, что устаревшие данные будут удалены или анонимизированы с течением времени.
Что могут функции классификации изображений вашего проекта?
Функции классификации изображений нашего проекта могут выполнять следующие операции:
- Идентифицируйте и классифицируйте объекты или сцены на изображении по предопределенным классам.
- Классификация объектов или сцен на изображении с использованием нейросетевых моделей, разработанных в результате предыдущего анализа и обучения данных.
- Использование методов предварительной обработки изображений и увеличения данных для повышения точности .
- Он может назначать изображения определенным классам (например, дом, транспортное средство, животное и т. д.).
- Может различать и классифицировать предметы на картинках.
- Может классифицировать изображения, анализируя их в соответствии с находящимися на них объектами.
- Он может делать точные прогнозы для классификации изображений, используя обученные наборы данных.
Каково юридическое законодательство в отношении программного обеспечения для распознавания лиц?
Правовые нормы, касающиеся программного обеспечения для распознавания лиц, различаются в разных странах. В некоторых странах технология распознавания лиц может использоваться на законных основаниях и существуют ограниченные правила, в других она запрещена. Кроме того, способы сбора, хранения, обработки и обмена данными распознавания лиц могут быть ограничены правовыми нормами. Spook предлагает техническую инфраструктуру и программное обеспечение. Конфиденциальность данных, способ использования и другие вопросы являются обязанностью пользователей программного обеспечения для распознавания лиц. Этим пользователям важно помнить, что они должны обеспечить соблюдение правового законодательства и защиту персональных данных.
Как работают функции сходства изображений в вашем проекте?
Функции сходства изображений в нашем проекте включают структуры, используемые для измерения сходства двух изображений, заданных в качестве входных данных. Эти структуры часто могут включать сетки, которые используются для извлечения функций из изображений, их преобразования и сравнения этих функций для расчета сходства. Функции сходства изображений можно использовать в таких приложениях, как сравнение содержимого изображений, поиск похожих изображений в базе данных изображений , обнаружение различий или совпадений между изображениями.
Какие типы данных поддерживают функции обнаружения объектов изображения?
Функции обнаружения объектов изображения нашего проекта поддерживают изображения RGB. Они могут применяться к данным изображения в стандартных файлах фотографий и предназначены для прогнозирования положения объектов. Данные изображения сначала обрабатываются, а затем классифицируются нейронной сетью и определяются положения объектов.
Сегментация изображения и что она делает?
Сегментация изображения — это метод обработки изображения, позволяющий идентифицировать различные области изображения и помечать эти области разными цветами или метками. Этот метод играет важную роль в таких приложениях, как идентификация, классификация и разделение объектов на изображении. Сегментация изображения включает в себя такие этапы, как разделение изображения, изучение и применение аналитических методов.
С какими платформами или системами совместим ваш проект?
В целом наши приложения совместимы с такими операционными системами, как Windows, MacOS и Linux, и используют язык программирования C++. Он также может быть совместим с мобильными платформами, но это зависит от конкретных требований проекта и платформ, на которые он нацелен.
Каковы аппаратные и программные требования для работы проекта?
Требования к оборудованию и программному обеспечению, необходимые для работы проекта, могут варьироваться в зависимости от конкретного проекта или предполагаемого использования. Как правило, модели обработки изображений и обучения требуют для работы хорошего графического процессора и компьютера с большим объемом памяти.
Существуют ли механизмы обучения и поддержки по использованию и настройке проекта?
Могут быть предоставлены механизмы обучения и поддержки по использованию и конфигурации проекта. Могут быть предложены различные варианты, такие как учебные материалы онлайн или офлайн, видеоуроки, классы или семинары . Также могут быть предложены другие механизмы поддержки, такие как онлайн-форумы, документация или службы поддержки клиентов. Эти механизмы помогут пользователям лучше понять и использовать использование и конфигурацию проекта.
Какие гарантии даются о безопасности и конфиденциальности проекта?
Вопросы безопасности и конфиденциальности проекта важны и этим вопросам уделяется внимание. Для защиты и конфиденциальности данных используются современные меры и методы безопасности. Кроме того, проверяются права доступа пользователей к данным и применяются необходимые технологии межсетевого экрана и шифрования.
Можете ли вы предоставить информацию о процессе разработки проекта и планах на будущее?
В процессе разработки проекта постоянно вносятся обновления и улучшения для максимально возможной производительности и удобства пользователей. В будущем могут быть добавлены более продвинутые функции классификации и анализа подобия, поддерживаемые дополнительными функциями и наборами данных. Он также был совместим с различными платформами и системами для простоты использования и доступности.
Не могли бы вы дать подробную информацию о принципах работы и алгоритмах проекта?
Целью проекта является выявление и классификация определенных объектов или характерных признаков на изображениях, полученных в качестве входных данных. Среди алгоритмов, используемых для выполнения этой операции, есть Convolutional. Нейронные сети (CNN), сиамский Есть такие методы, как Neural Networks (SNN), YOLO . Также важны такие факторы, как алгоритмы оптимизации, используемые для повышения производительности проекта, функции потерь , используемые при обучении и тестировании данных. Если вы хотите получить более подробную информацию о принципах работы проекта, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Как и с какой периодичностью происходит процесс обновления и развития проекта?
Определяется такими факторами, как запросы клиентов и пользователей, технологические достижения и устранение недостатков функциональности .
Какова цена проекта?
Цена проекта может варьироваться в зависимости от предполагаемого использования, размера и возможностей настройки продукта. Пожалуйста, свяжитесь со службой поддержки и узнайте цену продукта.
