计算机视觉

人脸识别


人脸检测:检测图片/视频中的人脸,检出率达92.4%,检测速度达30帧/秒,支持最小为20像素的人脸图像。 

人脸关键点定位:精确定位图片/视频中人脸的256个关键点。 

活体检测:通过摄像头实时捕捉用户画面,随机给出动作指令,根据用户做动作的方式;或近红外和深度摄像头捕捉用户画面,判断是否是真人。

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指静脉识别


利用静脉中红血球吸收特定近红外线的特性,将近红外线照射手指,并由图像传感器感应手指透射过来的光来获取手指内部的静脉图像,进而进行生物特征识别。 

·天然活体识别,只要血液还在流动,指静脉识别就能成功。 

·高隐蔽性,藏于真皮层的特征识别。 

·高唯一性,2个人静脉结构相同的概率是34亿分之一。

·高便捷性,手指自然放置即可识别。 

·高稳定性,儿童6岁起指静脉完全形成,成年以后,指静脉特征更加固化,几乎不会改变。

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表情识别


对图片中人脸进行属性分析,可以分析出正常、微笑、兴奋、焦虑、紧张、愤怒等表情。算法通过摄像头捕捉定位人脸的关键部位(如眉角、鼻尖、嘴角等),分布数十个像素点,分析每个区域像素位置的变化,根据机器学习算法,结合各区域测定出的面部表情活动,分析出人们真实的情感变化。

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行为识别


目前已可以识别出打架斗殴、聚集、徘徊、逗留、入侵等异常行为。算法通过摄像头对活动目标进行识别,抓取行人位置,提取行人的关键特征点(头、手、脚等)。利用lstm、光流场、Conv3D等算法,分析视频帧序列中关键特征点的变化,通过深度学习来识别分析活动目标的行为内容。

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智能图像识别


对已部署的X光安检机具获取的图像进行实时动态分析,并对含有枪支弹药类、爆炸物品类、管制器具类、易燃易爆物品类、毒害性物品类、腐蚀性物品类、放射性物品类、限制携带物品进行实时动态预警和数据推送。

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智能视频分析


利用视频结构化技术及深度学习算法,分析图像/视频中所有的人脸、非机动车、机动车等目标,以及路况、行为等情况,并输出其属性。

人像分析对图片中行人的衣着、戴眼镜、拎东西、带口罩、帽子、发型、背包、抱小孩等属性的识别分析。

车辆分析检测图片中的车辆,并对品牌、型号、颜色、车牌号等属性进行识别分析。

场景分析检测图片中的场景,输出检测出的场景并进行预判分析。

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