為了賦能與加速智慧城市的快速落地，人臉識別優秀科創企業利用自己的技術優勢，深耕布局到身份識別可利用的其他廣泛領域，除卻智慧安防領域，智慧校園是人臉識別可利用效果最快且最適用的首要挖掘領域。而在智慧校園的建設落地上，首先需要統一的基礎設施平臺，并擁有有線與無線雙網覆蓋的網絡環境；其次，需要統一的數據共享平臺和綜合信息服務平臺。因此，智慧校園也是數字化校園的升級建設和發展。 近兩年，每逢開學季，高校迎接新生，都會出現各種新技術集體亮相。在西安交大興慶校區憲梓堂門口，兩臺“人臉識別”簽到儀一左一右，快速而準確地甄別身份，極為引人注目，人臉識別簽到還計劃日后用于交大學子第二課堂的簽到考勤。 今年，復旦全面推出了人臉識別“刷臉”報到，新生只需在報到處對著屏幕刷臉，便能出現新生的名字、學號、所在院系，只需1秒即可報到成功。 人臉識別技術作為一種身份信息識別技術，更多的是部署在視頻監控設備上，賦能在智慧安防領域，并可廣泛應用在金融、司法、軍隊、公安、邊檢、政府、航天、電力等范圍，如今人臉識別在智慧校園的智能化落地，是新型智慧化發展的行業趨勢也是智慧化建設的必經之路。 攻克三大技術壁壘，助智慧校園落地升級 相對于人臉識別技術在智慧安防領域的廣泛普及與精益求精，人臉識別在智慧校園的商業化落地，是近年才逐步興起的發展趨勢。智慧校園是以物聯網為基礎的智慧化校園工作、學習和生活一體化環境，該環境以各種應用服務系統為載體，將教學、科研、管理和校園生活進行充分融合。 其中，助推智慧校園建設落地的人臉識別技術，分為三個部分：人臉檢測、人臉跟蹤、人臉對比。而人臉識別系統技術流程設計上，主要包括四個組成部分：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。 決定智慧校園落地升級的進度，取決于人臉識別的三大技術壁壘的攻克強度：外部環境光線處理能力、識別的算法能力、圖像識別處理能力。 盡管在實驗室模擬條件下，可達到的理想識別數據高達97%以上，但是實際生活中的外部環境光線問題，一直是人臉識別技術的重難點。光線的調節與處理也一直是急需攻克的技術難題，其次是識別的算法能力與后期的圖像識別處理能力，算力是識別技術的核心問題，而圖像的識別處理能力是技術方面的硬實力。因此，這三大技術壁壘是人臉識別技術應用落地的重中之重。 而智慧校園落地中的智慧教學、智慧教務管理、智慧云服務平臺等都是升級亮點。且隨著校園網絡用戶的個性化需求和功能服務，從學校、師生發展、教育改革的實際需求出發，結合智能一卡通、電子班牌、電子閱覽室等物聯網產品，通過統一用戶中心的數據同步，可為教育管理部門、學校、師生家長提供“一站式、一體化”智慧教育應用服務。才是真正能夠助推智慧校園落地升級的良策。 從智慧安防到智慧校園，人臉識別做了哪些賦能？ 眾所周知，人臉識別技術在智慧安防領域的應用是再普及不過了，其商業化落地局勢穩定發展向好。 例如應用在企業、住宅安全和管理上的人臉識別門禁考勤系統、防盜門等硬件設備，最為基礎；應用在海關安檢上的電子護照及身份證，對于有效身份識別來說是一大利器；應用在公安、司法和刑偵上的人臉識別系統和網絡，有助于國家機關全國范圍內搜捕逃犯；以及應用在自助服務與信息安全方面，正進入應用普及化全面落地階段。 而在利用人臉識別技術起步智慧安防的歷程中，涌現出了一大批的優秀AI安防科創企業。例如，商湯科技的人臉檢測跟蹤技術，對背景復雜、低質量的圖片或百人人群監控視頻，可以實現毫秒級別的人臉檢測，該技術也可適應側臉、遮擋、模糊、表情變化等各種實際環境。 曠視科技的動態人臉識別技術，可實現視頻流中人臉檢測、關鍵點定位及人臉識別功能的毫秒級響應，使得人臉識別技術在實際場景中實現非配合式快速處理，可廣泛應用于地產、安防、交通等領域。 為了賦能與加速智慧城市的快速落地，人臉識別優秀科創企業利用自己的技術優勢，深耕布局到身份識別可利用的其他廣泛領域，除卻智慧安防領域，智慧校園是人臉識別可利用效果最快且最適用的首要挖掘領域。而在智慧校園的建設落地上，首先需要統一的基礎設施平臺，并擁有有線與無線雙網覆蓋的網絡環境；其次，需要統一的數據共享平臺和綜合信息服務平臺。因此，智慧校園也是數字化校園的升級建設和發展。 目前，依靠人臉識別建設智慧校園的局勢發展正逐漸普及化落地，從行業需求來看，聚焦智慧校園的安全管理，值得引起重視。人臉識別技術可布局到門禁設備的身份驗證方面，可對校園外來人員的拜訪進行有效識別、記錄與把控，為保證校內學生人身安全的智能化管理有著非常積極地保障作用。 從行業趨勢來看，人臉識別技術在智慧校園的落地是基礎應用，而在人臉識別技術之上的衍生發展，智能視頻監控系統、智能感知環境、綜合信息智能服務平臺、計算機網絡信息服務智能一體化等方面均可加速智慧校園建設落地。轉載于：中國安防行業網原文地址：http://news.21csp.com.cn/c15/201909/11389104.html