2025-05-15
現代の顔認識システムは 決済認証,金融サービス,労働力管理などに 多様化していますセキュリティスクリーニング**と出席追跡実装の区別は,ハードウェア構成とアルゴリズムアーキテクチャから生じる..
基本技術差異
- 2D認識:
RGB カメラのキャプチャを使用して基本的な検証
典型的な精度: 95~98% (ISO/IEC 19794-5 に準拠する)
- 3Dバイオメトリクス
構造光/ToFセンサーによる深さセンサー
顔の3次元コンタクトを測定する (瞳孔間距離,鼻橋の高さ)
精度限界: ≥99.3% (FAR<0.001%)
認証モードと展開シナリオ
11 確認 (一人対一人)
- 使用事例:
金融取引 (顔面報酬)
ホテルチェックインのバイオメトリック
高リスクの身元確認 (検査/法医学)
- 技術要求:
静的捕捉プロトコル (3-5s 滞在時間)
活性感知 (偽造防止クラスB)
政府発行のIDと交差
1:N 識別 (一対数)
- 実施枠組み:
企業参加システム (500〜10,000人の従業員データベース)
スマートビル アクセスコントロール
- パフォーマンス指標:
検索遅延: <1.2s @ 10kレコード
精度低下: 5-10% 対 1:1 モード
顔表示アルゴリズムを最適化する必要があります
M:N マッチング (複数対数)
- 高出力アプリケーション:
公共交通ハブ (リアルタイム監視リストのスクリーニング)
イベント会場 (観客流量分析)
- システム設計の考慮事項:
ダイナミックキャプチャ能力 (動く物)
分散処理用のエッジコンピューティングノード
適応照明補償 (0-100,000ルックス)
多角面追跡 (±45°イア/ピッチ)
ハードウェア構成ガイドライン
アプリケーションセンサータイプ 処理電力準拠規格
セキュリティスクリーニング 2つの3Dカメラ 8TOPS NPU NIST FRVT 進行中
参加者追跡 IR強化2D 4TOPS VPU ISO/IEC 30107-1レベル2
この操作分類により,システムインテグレーターはマザーボードの選択を垂直特有の要件に合わせて,精度限界値とスループット要求をバランスできます.
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