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首都机场启用人脸识别安检,通过效率提升66%

允中 整合编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在机场,通过安检往往耗时很久,尤其是高峰时段。 现在,首都机场正尝试用新系统,改善安检通道的效率。...上个月底,首都机场T2航站楼,启用了一条全新的智能安检系统,这个系统由自动传输、信息、人脸识别、自助验证等模块组成。 旅客如何优雅的使用这个安检通道? 首先,是身份核验环节。...第一道门的机器可以对旅客的登机牌和身份证进行核验,第二道门则用来进行人脸拍照,实现身份比对。 ? 这个环节跟之前在高铁站、其他机场中应用的人脸识别进站有点像。...其次,是行李安检环节。 新安检通道的行李检查区进行了加长,一次可以满足五个旅客同时放置行李。此处所用的衣物筐,都是自动传输过来,旅客自取。 ? 行李传送带上,还配备了一排上下分组的摄像头。...这样就完成了行李和人脸的有效匹配。 ? 这个系统会在1分钟之内完成安全识别和处置,实现旅客信息和行李信息的绑定。

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中兴智能大数据报道:珠海机场启用安检人脸识别系统

中兴视觉大数据报道:在2018年5月7日的时候,珠海机场在东指廊率先启用安检人脸识别系统。...此次珠海机场启用的人脸识别系统将安检验证信息系统和人脸识别系统有机结合,使人脸识别系统与安检信息系统在一个电脑界面内显示。...可能有些朋友不是很了解人脸识别系统是什么? 人脸识别系统又称人证比对辅助终端系统,是一项新兴的生物识别技术,旨在利用人脸识别技术,精准、快速地辅助安检人员核查旅客身份。...下面就以中兴智能动态人脸识别机场人证票核实管理系统为例,为大家进行讲解: 智能动态人脸识别机场人证票核实系统是专门根据机场安检流程和特点而量身打造的一款人证票核验产品。...采用智能动态人脸识别技术,非接触、无干扰,没有侵犯性,也无需旅客刻意配合,人平均通关速度只需1-2秒,识别准确率高达97.3%,其实其他的地方的机场早已开启了人脸识别验票系统了,比如早期的深圳机场,启用人脸识别系统刷脸过安检

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人脸图像识别(python人脸识别技术)

python人脸识别 人脸识别的崛起 什么是人脸识别 人脸识别是将采集到的数据信息,根据人脸特征信息进行比对,从而辨识身份的技术。...不过肯定的一点是,你的人脸识别首先要将人脸转化为计算机可以识别的数据,人脸识别其实就是计算机方面的数据识别。...人脸识别技术的应用和发展 谈到应用,我的第一映像就是手机上的人脸识别解锁,目前在学校公寓里面也有人脸识别的机器,我记得首先是收集了我们学生们的照片,应该是存入数据库的,我们学生的信息,包括学号,以及所在系等等...学生在进入公寓时需要进行人脸识别,机器会进行识别。系统有两种识别方式,一是识别人像,二是进行刷卡,刷卡会将自己的信息读取,会与数据库的信息对比,也是一种识别的方式。...我们可以有这个思路,这里只是给大家简单介绍一下python的这个人脸识别库。当然也会有其他的编程语言的实现人脸识别。 后期会写出动态拍照人脸识别

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Android人脸识别识别人脸特征

本文我们接着来看看,在完成了人脸注册之后我们该如何识别出用户的人脸特征,从而通过人脸识别获取用户信息。...人脸识别的全部流程集成在官方 Demo 的 DetecterActivity 文件中。...还是来了解几个概念 人脸追踪 FT 年龄检测 Age 性别检测 Gender 其中人脸追踪 FT 与人脸检测 FD 功能基本一致(甚至代码基本都是相同的),Age 引擎用于识别年龄,Gender 引擎用于识别性别...识别流程 整体上比人脸注册还要简单,官方提供了很好的封装供我们使用,我们来看看流程。...流程是这样的 提取图片中的人脸 → 与我们已经注册过得特征集合进行特征匹配 → 匹配程度最高的作为最终识别结果 这一过程是放在一个子线程中运行的,代码如下: //人脸识别线程 class FRAbsLoop

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用高仿面具试验人脸识别系统,微信、支付宝、机场安检统统被骗

这些系统类似于在机场看到的系统,使用人脸识别而不是密码或指纹来验证用户的身份。从理论上讲,这样的面具可以使欺诈者利用他人的脸部信息和银行帐户去购物。...更令人震惊的是,在荷兰最大的机场史基浦机场的自动登机终端上,Kneron团队仅用手机屏幕上的一张照片就成功骗过了安检系统。...在安全机构将面部识别作为节省成本和提高效率的一种手段的同时,它们存在的漏洞也引起了人们对恐怖主义的担忧。这种欺骗之所以有效,是因为面具已经包含了所有面部识别系统所需要的面部特征。...在安全检查站的测试是在安检人员监督下进行的,这表明只要有人在场注意面具,面部识别就不会完全不安全。 ? Kneron通过实验了解了该技术的局限性,同时开发了自己的面部识别技术。...人脸识别和人工智能的可靠性已受到质疑。计算机科学家在一项类似于Kneron的实验中,最近使用Facebook的图片欺骗了面部传感器。

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树莓派人脸识别实际应用:人脸识别门禁

在上一篇文章树莓派调用百度人脸识别API实现人脸识别,我们完成了树莓派人脸识别的基础环境配置,人脸识别功能也测试成功了,现在我们做一个小小的案例来实际应用一下,我们想树莓派人脸识别成功后,发送蓝牙串口数据给...import base64 import time import bluetooth from bluetooth_test import bt_open,servo_init,bt_close #百度人脸识别...: f = open('faceimage.jpg','rb') img = base64.b64encode(f.read()) return img #上传到百度api进行人脸检测...def go_api(image): result = client.search(str(image, 'utf-8'), IMAGE_TYPE, GROUP);#在百度云人脸库中寻找有没有匹配的人脸...f.close() return 1 if result['error_msg'] == 'pic not has face': print('检测不到人脸

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人脸识别demo

process_this_frame for (top, right, bottom, left), name in zip(face_locations, face_names): # 将人脸面部信息画出来...'q'): break video_capture.release() cv2.destroyAllWindows() 需要的第三方库 face_recogniton是世界上最简单的人脸识别库了...你可以通过Python引用或者命令行的形式使用它,来管理和识别人脸,该软件包使用dlib中最先进的人脸识别深度学习算法,使得识别准确率在《Labled Faces in the world》测试基准下达到了...99.38%,它同时提供了一个叫face_recognition的命令行工具,以便你可以用命令行对一个文件夹中的图片进行识别操作。...代码部分 效果 识别成功 [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 识别失败 [在这里插入图片描述] 完整代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019

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Android 人脸识别人脸注册

该项目基于讯飞SDK实现的人脸检测,使用face++的webapi实现的人脸注册以及人脸识别。...人脸识别,我们可以理解为从一个专门保存人脸特征值的数据集合中找到最匹配的一组特征值。...人脸识别 (FR引擎) 当检测出人脸时,对人脸进行识别,如果人脸特征集合中存在该人脸信息,读取出该人脸信息及人员信息。...第三步: 经过上述的两部,我们已经成功的从图片中识别到了人脸,并且将该人脸在图片中的位置获取到了,接下来我们要做的就是使用 FR 人脸识别引擎识别该位置人脸中的特征信息。 if (!...,并且将人脸特征信息保存到本地,这个数据将会用于人脸识别获取人员信息的流程。

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人脸识别技术优缺点,人脸识别技术的原理

现如今,在案件侦破,小区门禁,手机解锁等等方面,我们都需要用到人脸识别技术,这项技术应用到了很多的场景当中,对于日常的生活来说也提供了不少的便利,下面我们就将为大家介绍人脸识别技术。...,而且通过人脸识别技术,可以不易察觉,不会陷入被人伪装欺骗的地步。...虽然人脸识别技术的优点非常多,但是我们也需要注意到它的缺点,因为人类的脸部或多或少存在着一定的相似性,所以对于人脸的外形来说,它是很不稳定的,而且有些人脸识别技术还可能会导致信息的泄露。...二、人脸识别技术的原理 人脸识别识别技术的一种,主要是通过人类的面部特征来进行身份确认,在判断出是否存在人脸之后,就会开始检测脸部的位置和大小,根据检测出来的信息,就可以提出身份特征,然后和已知的人脸之间进行对此...人脸识别技术在现在的社会中已经越来越普遍了,我们也日常的生活中随处可见人脸识别技术,有些小区也是可以通过人脸识别技术来确定身份,不过我们在进行人脸识别的过程,也要多加注意保护自己的信息。

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人脸识别精度提升 | 基于Transformer的人脸识别(附源码)

计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 现阶段的人脸检测识别技术已经特别成熟,不管在什么领域都有特别成熟的应用,比如:无人超市、车站检测、犯人抓捕以及行迹追踪等应用。...所以人脸识别的精度还是需要进一步提升,那就要继续优化更好的人脸识别框架。...我们想知道Transformer是否可以用于人脸识别,以及它是否比cnns更好。 因此,有研究者研究了Transformer模型在人脸识别中的性能。...在Attention Rollout技术的帮助下,研究者分析了Transformer模型(MS-Celeb-1M,ViT-P12S8)如何专注于人脸图像,并发现人脸Transformer模型如何像预期的那样关注人脸区域...随着遮挡面积的增加,人脸Transformer模型和ResNet100的识别性能得到了提高。

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