高集成度、低功耗
系統(tǒng)基于業(yè)界性能強(qiáng)的眾核處理器構(gòu)建，單臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)19英才IU服務(wù)器的處理性能是同等X86服務(wù)器的3倍，而功耗卻不足50W，是同等性能X86服務(wù)器的1/10。

人臉比對(duì)
面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說(shuō)，將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì)，并找出佳的匹配對(duì)象。所以，面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：
①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計(jì)算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫(kù)中存儲(chǔ)若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板，在進(jìn)行比對(duì)時(shí)，將采樣面像所有象素與庫(kù)中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外，還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
人臉識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識(shí)別算法。”這種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。

主要功能特色包括：
1.靈活的系統(tǒng)擴(kuò)展性
基于先進(jìn)的分布式系統(tǒng)架構(gòu)，支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)充人臉匹配服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)千萬(wàn)級(jí)甚至億級(jí)海量人臉庫(kù)的支持。
2.的人臉比對(duì)性能
單臺(tái)人臉匹配服務(wù)器每秒可完成 2000 萬(wàn)人次實(shí)時(shí)比對(duì)，從人臉檢測(cè)到人臉識(shí)別耗時(shí)不足 200ms。在百萬(wàn)人臉庫(kù)規(guī)模下，人臉比對(duì)結(jié)果前 10 位的命中率在95%以上
3.對(duì)人臉的寬容度高，具備人臉姿態(tài)矯正功能，當(dāng)人臉左右上下傾斜在 25 度以內(nèi)時(shí)不會(huì)影響識(shí)別結(jié)果。
支持基于可見(jiàn)光環(huán)境下的人臉識(shí)別，人臉識(shí)別結(jié)果受光線變化影響小。
對(duì)于人臉的變化，包括表情、胡須、眼鏡、發(fā)型、年齡等，算法均具有良好的適應(yīng)性，不影響識(shí)別準(zhǔn)確度。
4.支持移動(dòng)終端
系統(tǒng)客戶端可運(yùn)行在基于 Android 或 iOS 的移動(dòng)終端上，可通過(guò)移動(dòng)終端進(jìn)行實(shí)時(shí)人臉采集與人臉比對(duì)。


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