2025-05-15
현대 얼굴 인식 시스템은 결제 인증, 금융 서비스 및 인력 관리에 다양화되었습니다.보안 검사**와 참석 추적 구현 사이의 차이는 하드웨어 구성과 알고리즘 아키텍처에서 비롯됩니다..
핵심 기술 차별화
- 2차원 인식:
RGB 카메라 캡처를 이용한 기본 검증
전형적인 정확도: 95-98% (ISO/IEC 19794-5에 따라)
- 3차원 생체측정:
구조화된 빛/ToF 센서를 통해 깊이 감지
3D 얼굴 윤곽을 측정합니다.
정확도 기준: ≥99.3% (FAR<0.001%)
인증 모드 및 배포 시나리오
11 확인 (한 대 한)
- 사용 사례:
금융 거래 (표면 지불)
호텔 체크인 바이오 메트릭 연결
높은 위험성 있는 정체성 검증 (검사/형사검사)
- 기술 요구 사항:
정적 캡처 프로토콜 (3-5s 유지 시간)
생동감 검출 (위조 방지 클래스 B)
정부에서 발급한 신분증과 연결
1:N 식별 (한 대 여러)
- 실행 틀:
기업 출석 시스템 (500-10,000 직원 데이터베이스)
스마트 빌딩 접근 제어
- 성능 측정:
검색 지연: <1.2s @ 10k 기록
정확성 저하: 5-10% 대 1:1 모드
최적화된 얼굴 인덱싱 알고리즘이 필요합니다.
M:N 매칭 (다중 대 다중)
- 높은 처리량 응용 프로그램:
대중교통 허브 (실제 감시 목록 검사)
이벤트 장소 (대중 흐름 분석)
- 시스템 설계 고려 사항:
동적 촬영 능력 (운동중인 대상)
분산 처리용 엣지 컴퓨팅 노드
적응 조명 보상 (0-100,000 럭스)
다각면 추적 (±45° 윙/피치)
하드웨어 구성 지침
애플리케이션 센서 타입 처리 전력 준수 표준
보안 검사 두 개의 3D 카메라 8TOPS NPU NIST FRVT 진행 중
출석 추적 IR-증진 2D 4 TOPS VPU ISO/IEC 30107-1 레벨 2
이 운영 분류법은 시스템 통합자가 수직 특정 요구 사항에 따라 메인보드 선택을 조정하고 정확도 기준과 처리량 요구 사항을 균형있게 할 수 있습니다.
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