人工智能视觉识别技术应用，智能人脸识别技术在公共交通中都有哪些应用

来源：整理时间：2023-06-08 22:10:56 编辑：智能门户手机版

1，智能人脸识别技术在公共交通中都有哪些应用

视觉伟业智能人脸识别技术在公共交通中的应用包含机场、码头、地铁、高铁火车站、汽车站等，具体的场景解决方案可去官网咨询详细了解

从具体的使用场景来看的话，当前的人脸识别技术在公共交通中的应用除了大型公共站点，还有路面卡口以及公共交通载体上的应用，也就是车载人脸识别。公交车、校车、旅游车、出租车、网约车、教练车都可以视作目前城市日常公共交通的主要运力，针对承运车的人脸识别技术应用主要是人脸识别摄像机吧

智能人脸识别技术在公共交通中都有哪些应用

2，人脸识别技术还可以应用于生活哪些方面

考试、安检、

什么是人脸识别人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别概述广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。人脸识别的优势人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。人脸识别的困难虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是：第一，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的；第二，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。人脸识别的技术细节一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。人脸识别的算法种类基于人脸部件的多特征识别算法(mmp-pca recognition algorithms)。基于人脸特征点的识别算法（feature-based recognition algorithms）。基于整幅人脸图像的识别算法（appearance-based recognition algorithms）。基于模板的识别算法（template-based recognition algorithms）。利用神经网络进行识别的算法（recognition algorithms using neural network）。人脸识别的应用人脸识别的应用主要有： ·公安刑侦破案：通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。 ·门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。 ·摄像监视系统：例如在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。 ·网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。人脸识别软件人脸识别软件顺应当前的要求，慢慢走上了历史的舞台。knowu (基于视频的人脸识别系统), 是当前不多的人脸识别软件中具有代表性的一款，它是由个人开发编写的，并且随着版本的升级，逐渐具有了商业开发的色彩，在网上已经免费发布试用了。人脸识别系统脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来防登记等等。

上班签到，实验室或者保密机构的身份验证

人脸识别技术还可以应用于生活哪些方面

3，3D视觉有哪些应用

前段时间国内备受关注的两大手机品牌，苹果、华为相继发布2019年度最新旗舰手机。无论是iPhone 11还是华为Mate 30 Pro，两者均基于3D传感技术进行深度强化。3D传感究竟有何魅力，竟让一众主流手机品牌如此钟情？智能手机厂商钟情3D传感摄像头2017年起至今苹果一直推崇基于3D传感技术的Face ID，由此实现安全快捷的3D面部识别，可极大提升验证和支付等环节的便利性。为了实现3D传感与全面屏的完美融合，OPPO Find X采用的是全隐藏式3D摄像头模组，在解锁时镜头自动弹出进行3D人脸识别，独特的伸缩设计至今仍被众多用户津津乐道。（手机前置摄像模组里面的3D传感模组）当前应用在手机端的3D传感技术方案主要为3D结构光及TOF（光飞行时间法），苹果、OPPO Find X、小米以及华为Mate20 Pro设计上使用的3D结构光技术，OPPO R17 Pro、华为Mate 30 Pro、vivo陆续加入新的尝试，其3D深感摄像头均采用TOF技术。基于3D传感应用的创新体验彻底打开了人们的想象空间，手机厂商加速布局的原因正是看重其赋能智慧终端“看懂”世界的能力。3D视觉技术：结构光和TOF有何区别？什么是3D视觉技术？即是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息，通过算法复原智能获取三维立体成像，不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响，技术更加稳定，能够解决以往二维体验和安全性较差的问题。目前的智能手机领域采用的3D视觉技术解决方案主要是：3D结构光（Structured Light）和TOF飞行时间法（Time-of-Flight）。（3D传感技术可感知物体的3D结构）3D结构光（Structured Light）是将激光散斑图像投射到物体表面，由摄像头接收采集物体表面反射的信息，根据物体造成的光信号变化计算出物体位置和深度信息，识别精度能达到1mm，在性能相当的情况下，结构光比ToF消耗的功耗更少。目前苹果全系支持Face ID的机型、市面上主流的3D刷脸支付均为3D结构光技术，更为适合应用在近距离面部识别验证等场景。TOF飞行时间法（Time-of-Flight）则是通过专用传感器，捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间差来判断并计算出物体的距离信息，这种方式具有实时性较好的特点，相对3D结构光算法比较简单，可测量较远距离（一般在100m 以内），比如华为Mate 30 Pro推出的“隔空操控”操作功能便基于TOF技术捕捉手势动作，相对来说TOF 更加适合远距离的应用。两种技术解决方案各有优势，适配于不用的应用需求及其领域，可以肯定的是，3D视觉技术已经成为智能终端必不可少的AI“慧眼”。国内3D视觉技术发展现状3D视觉技术在众多领域具有极高的战略意义，国内一些雄厚技术实力的企业群雄并起，在该领域展开深入研究，目前中国3D人脸识别落地应用居全球领先水平。值得一提的是，国内3D视觉技术独角兽奥比中光，是唯一可实现量产结构光3D传感摄像头的中国企业，3D传感专利数与苹果、微软等并列世界前三，其3D视觉模组、算法以及配套解决方案可广泛适配于多品牌、多形态的智能终端，更是为3D视觉领域发展开拓广泛的应用场景。比如OPPO Find X、支付宝刷脸支付便是采用奥比中光3D视觉模组的方案。（国内首条刷脸乘车地铁采用奥比中光3D人脸识别技术）神通广大的3D视觉技术除了在旗舰手机以及刷脸支付、刷脸过闸机领域的应用场景布局之外，3D视觉方案几乎无所不能，在智能家居、智能安防、汽车电子、工业测量、新零售、智能物流等领域发挥重要作用，堪称赋能产业创新的最大推力。以我们每个人息息相关的智能家居领域为例，3D视觉可以令智能家电获得感知物体形态和距离的能力，为机器人增加“眼睛”智能识别不同物体的分类等；3D视觉所衍生的手势识别、骨骼识别可以让你用手势操控家电，开启智能家居的新时代。而在工业自动化领域，3D视觉技术同样有着巨大的商业价值。当机械臂或者机器人利用3D感知物体的大小、形态之后，可以实现对不同形状的物体进行高度自动化操作，不再局限于处理单一形态的物体，驱动工业生产力迎来创新变革。不难看出，无论是在涉及衣食住行的民用领域，还是在提高生产效率的工业领域，3D视觉对于提升终端智慧化程度极为关键，这也便解释了为什么众多手机品牌如此钟情于3D视觉技术。一句赋能智慧终端“看懂”世界颇具深意，3D视觉技术在未来大有可为。

3D视觉和2D视觉的差抄别就是3D视觉有了一个高度的认识，平面加上高度就成了一个三维空间，就相当于人的眼睛可以把事物看得更清晰，相对于2D视觉来袭说可以做一些更复杂的识别和操作，一个篮子里有很多同一种类的盒子但是大小不一样，颜色不一样，这时候2D视觉就很难识别了，3D视觉就会方便很多。常见的3D视觉应用有拆垛，码垛知，上下料，分拣，视觉引导等功能，之前我有项目用过吉林吉邦自动化的一款3D视觉产品，效果道很好，达到了我的项目要求，用着不错。

3D视觉搭配机器人使用，绝大部分应用于码垛，拆垛，分拣，自动上下料，涂胶等，也可以通过激光线扫的方式用于测量和检测，精度很高，可以达到0.01mm，缺点是节拍慢，激光线扫一次需要很长时间，不适合在自动化生产线上使用，我了解到吉林吉邦有一款3D视觉产品，可以通过DLP结构光的技术对工件进行检测，一次拍照即可完成，节拍快，比较适合自动化生产线使用

对3d视觉支持是需要显示器来实现的，显卡只是进行图形运算，所以这个和显卡的品牌是没有关系的。

3D视觉有哪些应用