人脸识别模型训练平台

基于深度学习等人工智能技术,为用户提供人脸识别模型训练平台,持续提升人脸识别精准度。

人脸识别模型训练平台
背景与需求
目前人脸识别技术已广泛应用于银行的各个业务场景当中,例如手机远程开户、VIP客户识别、刷脸取款、智慧门禁等。各个场景通常使用同一种人脸识别算法,但不同场景下的使用环境、用户人群都不尽相同,导致识别成功率不高,偶尔会出现误识别现象,影响客户体验,因此需根据不同应用场景单独设计算法,使用应用场景积累的图片训练算法模型,从而提升人脸识别准确率,给用户带来更好的体验。
方案概述
以深度贴合银行的实际应用场景为基础,为用户提供人脸识别算法模型深度学习训练环境,平台包含数据处理、数据标注、模型训练、模型管理等核心功能,用户可通过点选的方式设置参数,利用可视化界面监控训练结果。通过训练最终输出不同应用场景的定制化人脸识别算法模型,有效提升识别准确率。
方案优势
架构灵活
采用分层架构设计,实现各组成部分灵活组装,系统模块间松耦合,方便升级扩展。
便捷易用
系统采用点选方式设置参数,可视化界面监控训练结果,降低用户使用难度。
快速部署
可在多种软硬件平台进行私有化部署,部署同时兼顾训练代价和训练速度,无需搭建大规模训练集群。
核心价值

精准定制化人脸识别
通过低成本并快速有效的对各业务场景人脸模型进行训练,可持续提升算法精准度,始终保证用户技术水平处于行业领先。

助力银行业务开展
通过人脸识别技术地提升,极大地提高了客户使用体验以及业务办理效率,助力银行业务发展。

应用场景

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