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3、 若发现提交内容有误,请重新登录,修正并再次提交(工作人员将重新审核);

4、 如有其他疑问,请联系:0755-23947175

基于卷积神经网络的深度学习人形检测+人脸识别算法

深圳富视安智能科技有限公司


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410票

申报描述

适用于复杂光线下,动态人形目标跟踪,人脸检测、特征点提取、比对识别。算法具有低功耗、高性能特性,完美适配于市面上主流ARM平台及英伟达GPU平台。高防伪性让检测、识别拥有更高的精准度。有效防止电子设备、打印图片等常见伪装;高鲁棒性让场景适应能力更强,轻微表情变化、帽子、眼镜遮挡等不影响识别;高严格性支持对光影、树叶晃动、动物跑动等目标过滤,并针对人脸可实现角度、模糊度等按需过滤。

应用案例

1. 双目人脸识别门禁机
基于此算法模型,结合海思ARM芯片打造的双目人脸识别门禁机。支持近红外活检技术,防止电子设备,打印纸张欺骗。可内置20000人脸模板,本地离线识别,识别成功后可联动相应输出信号。
2. 人脸识别应用服务器
基于此算法模型,结合英伟达GPU打造的高性能人脸识别应用服务器。单机支持10万人脸库布控,黑白名单,广泛应用于学校出入口等大流量场景的抓拍识别。