随着深度学习算法的发展优化，人脸识别技术水平基本上达到顶尖，可以说已经到了一个成熟期。但在实际应用中,对于一般企业或者普通消费者（用户）来说还是比较陌生，很难将其落地应用转化。不可否认的是，在视觉识别技术到达一定的高度之后，要继续突破应用难度可见一斑。

宜坤网络整合企业在AI视觉认知技术的研究、10余年的平台搭建运营管理及智能硬件设备的自主研发能力，深度结合各行业的运营需求，推出基于智慧商铺、智能家居、智慧安防领域的整套完善的AI视觉识别技术应用方案与人脸识别摄像机，将人工智能技术赋能给传统的企业与普通消费者，赋予每一台智能设备一双智慧的眼睛，为行业和用户带来更多的价值。

宜坤AI产品功能简介

l 采用深度学习算法，以海量图片及视频资源为路基，通过设备端自身提取人脸目标特征，形成深层可供学习的人脸图像，极大的提升了目标人脸的检出率

l 设备高清分辨率（1920*1080）抓取人脸图片，拒绝模糊图像提高识别率 

l 支持人脸抓拍、人脸检测、人脸追踪，抓拍目标多个角度的人脸

l 支持人脸追踪，支持最高达30帧识别，自动输出最优人脸

l 支持人脸本地化去重与筛选，减少重复抓拍上传，节省流量提高检测识别效率

l 可直接在高清底图上进行人脸抠图，获取人脸图像后上传

l 设备推送消息可包含：设备编号、抓拍时间、监测点信息等

l 定时抓拍：可对设备设定自动抓拍功能，定时抓拍图片保存

l 可根据设备距离远近，灵活设定抓拍的人脸大小

l 设备支持红外夜视功能，夜间能正常进行人脸抓拍

l 客户端支持添加多个设备，随时查看监控画面

宜坤人脸识别摄像机技术能力说明

1、人脸检测与属性分析

l 人脸检测：

A. 人脸数量

B. 人脸位置

C. 人脸置信度

D. 平面及三维角度

l 人脸关键点定位：四个核心关键点位置/72个关键点位置

l 人脸属性及置信度：

A. 年龄（数值）

B. 种族（黄、白、黑）

C. 性别（男、女）

D. 表情（不笑/微笑/大笑）

E. 颜值（分值）

F. 脸型（square/triangle/oval/heart/round）

G. 眼镜（是否戴眼镜）

l 人脸质量:

A. 真实/卡通人脸置信度

B. 人脸各部分遮挡概率

C. 人脸模糊度

D. 人脸光照度

E. 人脸完整度

2、人脸特征提取与比对

人脸识别摄像机设备端集成AI人脸视觉识别算法，利用卷积神经网络机理，快速对视频中抓拍的人脸特性提取，将特征人脸与设备端本地目标库人脸，或者云端目标库人脸进行比对分析，杜绝垃圾数据的上报传输，占用云服务器端资料和运算处理性能。

l 人脸对比

A. 支持生活照 VS 生活照

B. 支持生活照 VS 证件照

C. 支持证件照 VS 证件照

D. 支持对比的两张照片进行活体检测

l 脸一 VS 脸二的用法

A. 生活照 VS 证件中的人脸（如本人手持身份证）

B. 生活照  VS  已有系统中的人脸（如公安人脸库）

C. 生活照 VS 生活照（判断是否为一人）

D. 提交的脸一 VS 系统中已有的脸二

E. ……

3、人脸属性结构化

对人脸属性例如性别、年龄、遮挡物体（戴眼镜、戴口罩）、表情等进行结构化识别，输出人脸信息流（特征值、底图、时间信息）。

4、人脸识别（1：N）

给定一张人脸，在已有人脸库进行查找，并根据结果进行业务操作即为「1：N」查找，人脸识别的主要业务逻辑有：

l VIP客户 VS 已有会员库——会员识别

l 景区购票用户 VS 已购票人脸库——景区闸机

l 到访人员 VS 员工库/访客库——访客签到

l 学员人脸 VS 学员人脸库——人脸考勤

l 与会嘉宾 VS 报名人脸库——人脸签到

l 用户人脸 VS 用户数据库——人脸登录

l 通行用户 VS 物业人脸库——人脸门禁

l 嫌犯人脸 VS 公安库嫌犯库——安防监控

l 走失儿童 VS 监控录像视频——寻人寻踪

l ……

5、消息推送

将人脸识别的判定结果推送至客户需要推送的第三方软件；识别到指定人脸推送人脸信息至客户端或后台。

6、远程查看

通过手机APP客户端远程可查看多个终端实时画面，查看画面发现异常时，支持截图保存。

7、区域侦测

在设备终端监控范围内，可以指定某个小区域开启侦测报警功能。

8、红外夜视

低照度与宽动态，智能红外夜视，低于 5lux自动开启夜视（精度可调节）。