얼굴 인식 출석 시스템의 마법에 대한 간단한 소개

얼굴 인식 출석은 미래의 개발 추세입니다. 현재 우리에게 가장 흔한 것은 기차와 고속 레일을 타는 것입니다. 이제 학교 시험은 얼굴 인식 출석을 사용하므로 티켓을 확인할 때에도 모든 사람이 시간을 절약 할 수 있습니다.

빅 데이터 및 인공 지능에 의존하는 다른 기술과 마찬가지로 얼굴 인식 출석 시스템의 성공의 핵심은 핵심 알고리즘에 있으며, 인식 결과는 실질적인 정확성과 인식 민감도를 갖습니다. 얼굴 인식 출석 시스템은 인공 지능, 기계 인식, 기계 학습, 모델 이론, 전문가 시스템, 비디오 이미지 처리 및 기타 전문 기술이 통합되며 생체 인식 식별 기술의 적용을 통합합니다.
얼굴 인식 출석 기술은 완벽하지 않습니다. 예를 들어, 얼굴 진정성 인식의 현상. 몇 달 전 315 파티에서 허점이 얼굴 인식 출석으로 노출되었습니다. 셀카만으로도 얼굴 인식 출석을 성공적으로 파괴 할 수 있습니다. 이로 인해 일반적으로 사용되는 얼굴 인식 출석 방법은 여전히 ​​실제 사람 앞에 서서 인증을 위해 카메라 앞에 서서 누군가 상황을 모니터링하고 있다고 믿어집니다.
가장 먼저 설명해야 할 것은 얼굴 인식 출석 기술의 정확도가 높다는 것입니다. Jiayin은 Face + Face 인식 출석 알고리즘을 사용하여 1/100000 미만의 얼굴 인식 출석 오류를 만들 수 있습니다.
오늘날 얼굴 인식 출석의 정확성은 상상보다 훨씬 높습니다. 이제 얼굴 인식 출석 터미널은 동적 고화질 카메라를 사용합니다. 실제로, 사람들은 지금 인식을 위해 카메라 앞에 서있을 필요가 없습니다. 얼굴 인식 출석 터미널을 통해 평소와 같이 걸어 갈 필요가 있습니다. 특별한 목적으로 쌍둥이를 식별하는 것은 그리 어렵지 않으며 약간의 차이를 일치시킬 수 없습니다. 고화질 카메라의 눈으로.
그러나 성형 수술 문제에서 성형 수술 후 소녀의 출현은 크지 않지만 성형 수술의 유형과 실제 성형 수술 부위를 광범위한 관점에서 고려합니다. , 얼굴 인식 출석과 다중 스펙트럼 센서 기술에 대한 성형 수술 얼굴도 식별 할 수 있습니다.
얼굴 인식 출석 시스템은 네트워크에 대한 높은 표준을 가지고 있으며, 다양한 트로이징 프로그램의 출현은 종종 네트워크 정보 보안의 위험을 나타냅니다. 이 단계에서 대중 교통에 사용되는 얼굴 인식 출석 시스템은 대부분 1 : 1 문제입니다. 요컨대,이 사람이 필드 인식 촬영에서 기본 정보를 비교하여 콘솔 데이터베이스를 비교 하여이 사람이 이와 같은지 판단하는 것입니다. 얼굴 데이터베이스의 풍부함은 얼굴 인식 출석이 어느 정도까지 영향을 미칩니다.
따라서 얼굴 인식 출석 기술의 정확성과 보안은 여전히 ​​매우 신뢰할 수 있으며, 얼굴 인식 출석 시스템의 마법은 점점 더 많은 사람들에 의해 실현 될 것이라고 믿어집니다.