内置人脸算法摄像头在刷脸上发挥着怎么样的作用?

　　日常生活中，随着人脸识别技术的成熟，你是否觉得自己的脸越来越值钱，可以用来做很多事情，比如现在的刷脸。

　　内部人员可刷脸或刷卡进出，外部访客可刷受访者发来的二维码开门。系统记录哪些内部人员给来访者发了二维码!内部人员可以设置发送二维码的有效时间和限制次数。

　　内置人脸算法摄像头人脸识别技术作为人工智能的一个重要分支，已经在很多地方得到了应用。在相关领域，帮助相关部门抓捕逃犯、侦查案件、核实身份、寻找走失人员。

　　提到内置人脸算法摄像头人脸识别，人们首先想到的是算法。其实内置人脸算法摄像头人脸识别不仅仅是算法。决定人工智能的因素有三个：算法、计算能力和数据训练。人脸识别算法通常设定相似度和阈值作为评价标准。随着深度学习技术的不断成熟，人脸识别算法之间的准确率差异只体现在小数点上，99.6%到99.7%带来的差异并没有那么强烈。技术总是在迭代更新。当技术无法颠覆时，技术带来的价值就会大打折扣。

　　内置人脸算法摄像头厂商真正的解决方案需要前端和平台的结合。在保证算法优秀的前提下，需要配合具有深度学习计算能力的前端和后端硬件，进行大量的前端数据的训练，为行业提供落地的产品和解决方案。

　　虽然人脸识别的准确率很高，但现阶段还不能适用于所有场景。只有在受控的环境和条件下(包括光照和足够多的识别对象训练样本)，才能保证一定的准确性。例如，在人脸图像的采集中，我们不仅要捕捉高清晰度的图像或视频，镜头跟踪，图像稳定器并确保更多的有效像素。

　　城市建设这些年来，摄像头无处不在，但还是有很多人肆无忌惮地进行违法犯罪活动。其中一个很重要的原因是，虽然有大量的摄像头，但大多数情况下都拍不清楚人的脸，犯罪分子心存侥幸，所以选择铤而走险。事实上，90%以上的建立点不能直接用于内置人脸算法摄像头人脸识别，现有监控画面提取的人像图像分辨率很难达到40 * 40像素。与高分辨率图像相比，低分辨率图像会丢失很多高频信息，其所能提供的细节信息的丰富程度和表达能力都会降低。对于同一个算法模型，图片的分辨率越低，对应的识别准确率越低。如果我们要使用以云为中心的结构来构建人脸识别，这意味着未来将会构建大量新的高清视频。