今年上半年，各地一些零售商开始在门店中安装市场上一种新奇的人工智能产品——“人脸识别”系统，来统计真实的人流。近年来，无论是线下传统零售业还是线上电商都面临着不小的发展困境。降低成本、保持利润增长、寻求创新的发展路径一直是零售业追求的目标。对于风雨飘摇中的传统零售业而言，人工智能（AI）可能也会超乎想象地加速行业的重新洗牌。作为近年来**火热的词之一，人工智能与传统零售业的结合还鲜少听闻，但改变已经悄然开始，诸如“人脸识别”之类的技术正在颠覆零售的渠道。据了解，人工智能一般分为运算智能、感知智能、认知智能等阶段，而后者往往比前者智能程度更高。在中国互联网公司中，腾讯、阿里巴巴、网易等已经纷纷将人工智能作为下一个关键的风口进行布局。在人工智能领域中，语音和视觉识别技术占了大头。2016年，艾瑞咨询预测，语音和视觉识别技术分别占中国人工智能市场的60%和。此外，2020年，徐州人脸识别考勤，中国人工智能市场将从2015年的12亿元增长至91亿元。过去一年，徐州人脸识别考勤，徐州人脸识别考勤，人机大战不断上演，柯洁大战AlphaGo以落败告终，令人工智能再度升温。对于人工智能产业来说，2017年也是一个重要的历史节点。在技术突破和资本催化下，这个信息时代的前列技术正在逐步落地。提供更好的安全系统。徐州人脸识别考勤

  如今，“刷脸”一词的热度正逐步超越“人工智能”、“大数据”等，成为社会关注的高频词汇。2017年12月25日，由广州市公安局南沙区分局、腾讯、建设银行等10余家单位发起的“微警云***”成立，公安**现场签发了全国首张微信身份证“网证”。据了解，“网证”也通过“刷脸”技术，直接将用户人脸信息与公安部身份证制证数据库中的身份证照片进行比对。业内人士表示，随着3D人脸扫描技术的发展和深度学习算法的不断提升，未来的人脸识别将更***的应用于金融、交通等各个领域中，普及到人们的日常生活当中。身份证“网证”闪亮登场***张“微信身份证网上应用凭证”于2017年12月25日在广州市南沙区行政服务中心签发，为线上、线下***服务以及旅馆业登记、物流寄递等实名制应用场景，提供国家法定证件级身份认证服务。有了“网证”后，通过“网证+刷脸”模式即可完成身份认证，无需再携带实体身份证和留存身份证复印件。据统计，截至2017年12月26日下午，***多的时间内就有3万多人办理了“微信身份证”。身份证“网证”首先在广东试点，预计今年1月全国推广。“网证”之所以受到欢迎，跟实体身份证的使用痛点是分不开的。实体证件使用过程是复杂化的。徐州人脸识别考勤人脸识别技术的应用还不至于如此，相信随着对人脸识别技术继续深入发展，能够挖掘出更多全新的应用场景。

  有朋自远方来，不亦说乎。日常生活中，亲友到访、客户往来是增进彼此情谊的有效渠道。然而，出于安全和管理方面的考虑，访客进入楼宇或社区前往往需要先进行个人信息登记。如今常见的登记方式仍是手写登记。从访客角度出发，手写登记操作繁琐，颇为费事。遇到赶时间的情况也只好潦草登记，随意填写。而对于管理者而言，访客登记字迹难辨、信息不全则会直接增加后期资料查询整理的难度。随着人员流动日益频繁，单纯的手写登记显然无法满足企业与社区访客管理的需求。多种登记方式自由选择为了保证人员往来的安全性，提升访客来访登记体验，促进访客管理工作顺利进行。不少企业与社区顺应潮流，引入云脉访客黑科技，利用人工智能技术智能化访客管理工作。据了解，云脉访客管理系统是由OCR技术与人脸识别技术强强联合打造而成。系统以人为本，引入了身份证、名片、人脸、港澳通行证等多种登记方式，访客可根据自由意愿选择其中一种进行身份登记。人脸识别实现秒登记该系统可根据访客所提供的证照快速提取其中的文字内容，并一一对应录入相应信息栏目中，无需访客亲自动手填写。同时前台摄像头将会实时采集访客现场人脸信息，并将其与证件上的照片进行比对以确保人证一致。

工地原有的考勤模式为人工模式，即下属部门配备相关人员进行手工考勤，员工上下班时，到该人员处进行考勤登记。此考勤模式不*效率极低，准确率也低，还会出现因为人情关系影响考勤结果的情况出现。2、FIRS工地考勤管理系统体现了考勤应有的客观公正性，利用辩脸通人脸识别技术，结合每个人脸的***性，杜绝了代打卡考勤的现象。3、**住建厅及项目质量监管部门可通过web来实时查询关键岗位人员实时考勤记录及管理项目关键岗位人员身份信息，有效规范建筑市场行为，落实建设各方主体责任。4、针对建筑工地布线困难问题，运用3G无线网络传输，有效保障了数据传输的稳定性。5、也提高了工作效率，利用人脸识别考勤及身份验证系统后，不*可以从人脸考勤身份识别上提高员工的积极性和效率，还能防止陌生人非法闯入给工地带来威胁。同时对师生出入图书馆借书信息进行记录、统计、分析，按不同权限对数据库进行操作。

人脸识别是一个较为宽泛的概念，涵盖了构建人脸识别系统的一系列技术，包括人脸检测、防伪检测、人脸对齐、特征提取、特征对比等，其按照对比的量级可分为1：1、1：N、N：N。目前先进的人脸识别算法均采用了深度学习技术，在公开的百万基准数据集MegaFace中已能达到98%的精度，人脸识别技术基本趋于成熟。训练深度学习模型的本质是通过计算损失函数并反向传递误差使模型学习到训练集的数据分布，因此研发人脸识别算法的关键在于数据、模型和损失函数。从数据的角度看，主要有商业公司私有数据、开源基准数据集、图像生成，下面是一些常见开源基准人脸集，这些人脸集对领域带来了巨大贡献，同时也存在身份重合、姿态单一、长尾分布等特点。人脸识别可以检测人脸性别、年龄等属性。徐州人脸识别考勤

同一人的不同照片提取出的特征值，在特征空间里距离很近，不同人的脸在特征空间里相距较远。徐州人脸识别考勤

光照问题，光照变化是影响人脸识别性能的关键因素，对于这个问题的解决程度关系着人脸识别应用进程的成败。因为人脸的3D结构，光照投射出的阴影会加强或减弱原有的人脸特征。特别是在晚上，可能是因为光线不足造成的面部阴影，会导致识别率的下降，使得人脸识别系统难以满足应用需求。2、姿态问题，人脸识别是依据人的面部表象特征来进行识别，如何识别由姿态引起的面部变化是这项技术的难点之一。姿态问题关联到头部在三维垂直坐标系中绕三个轴的旋转造成的面部变化，垂直于图像平面的两个方向的深度旋转会造成面部信息的部分缺失，使得姿态问题成为人脸识别的一个技术难题。3、表情问题，面部幅度较大的哭、笑、愤怒等表情变化也会影响着人脸识别的准确率。但现在，不管是张嘴还是做一些夸张的表情，计算机可以通过三维建模和姿态表情校正的方法来把它纠正。4、遮挡问题，这个问题是对于没有在配合情况下的人脸图像采集，是一个比较严重的问题。尤其是在监控环境下，被监控对象都会带着眼镜、帽子等饰物，使得被采集出来的人脸图像可能不完整。从而影响后面的特征提取与识别，还有可能导致人脸检测算法的失效。徐州人脸识别考勤

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