AI+动态人脸识别系统应用方案
ai人脸识别服务方案
ai人脸识别服务方案人脸识别技术是一种基于人脸生物特征对身份进行识别的技术，近年来在各个领域得到了广泛应用，如安防监控、人脸支付、门禁系统等。
本文将针对AI人脸识别服务方案进行详细介绍。
一、需求分析在设计AI人脸识别服务方案之前，首先需要对需求进行分析。
具体的需求包括：1.高准确性：对人脸进行快速、准确的识别，保证系统的可靠性；2.高性能：能够处理大量的人脸数据，并进行实时的识别和比对；3.安全性：保证用户的人脸数据不会被泄露或滥用；4.可扩展性：能够根据实际需求进行灵活的扩展和定制。
二、架构设计基于以上需求，我们可以设计如下的AI人脸识别服务方案架构：1.数据采集与处理：通过摄像头等设备对人脸进行采集，并利用图像处理技术对采集到的图像进行预处理，如人脸检测和对齐。
2.特征提取：通过深度学习算法对预处理后的人脸图像进行特征提取，得到一个固定长度的特征向量，该向量可以唯一地表示一个人的人脸特征。
3.特征比对：将预先存储的人脸特征与待识别的人脸特征进行相似度比对，判断是否为同一个人。
4.识别结果输出：将识别结果输出给用户，通过文字、声音或图像等形式进行展示。
三、关键技术1.人脸检测：使用深度学习算法进行人脸检测，找出图像中的人脸区域。
2.人脸对齐：对检测到的人脸区域进行对齐，消除姿态和角度的影响，保证后续特征提取的准确性。
3.特征提取：使用深度学习算法提取人脸图像的特征，比较常用的方法有LBP、DeepFace、FaceNet等。
4.特征比对：使用相似度度量算法（如欧式距离、余弦相似度等）对预先存储的人脸特征和待识别的人脸特征进行比对，判断是否为同一个人。
四、数据管理与安全在AI人脸识别服务方案中，面临着大量的人脸数据管理和安全性的挑战。
为了保证数据的安全性，可以采取以下措施：1.加密存储：对人脸数据进行加密存储，避免数据泄露。
2.权限控制：对人脸数据的访问进行权限控制和审计，避免未经授权的访问。
3.数据隐私保护：对敏感人脸信息进行脱敏处理，保护用户的隐私。
如何利用AI技术进行智能化人脸图像识别
如何利用AI技术进行智能化人脸图像识别一、智能化人脸图像识别的意义和现状随着人工智能技术的发展，人脸识别作为其重要应用之一，在各个领域取得了广泛应用。
智能化人脸图像识别为我们提供了快捷、高效、精确的身份认证方式，并在安防、金融、教育等领域中起到了重要作用。
本文将从技术原理、算法模型以及实际应用场景等方面来介绍如何利用AI技术进行智能化人脸图像识别。
二、智能化人脸图像识别的技术原理1. 图像预处理在进行人脸图像识别之前，需要对输入的图像进行预处理。
这包括将图像调整为相同的大小，消除光照差异和噪声等。
2. 特征提取特征提取是智能化人脸图像识别的核心部分。
传统的方法主要是基于手工设计特征，如Haar特征和LBP特征等。
然而，这些方法存在着局限性，无法完全捕捉到人脸图像中丰富多样的信息。
近年来，深度学习技术的发展使得基于卷积神经网络（CNN）的特征提取方法成为主流。
通过训练大规模数据集，CNN可以自动学习到更具代表性的人脸特征。
3. 人脸识别算法模型目前，常用的人脸识别算法模型包括传统方法中的特征脸法、Fisher线性判别分析和局部二值模式直方图（LBP-Histogram）等以及基于深度学习的方法如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。
这些算法模型在不同场景下有不同的适应性和效果，可根据需求进行选择。
三、智能化人脸图像识别的实际应用1. 安防领域智能化人脸图像识别技术在安防领域有着重要应用。
通过与监控摄像头相结合，可以快速准确地识别出进入禁区或异常行为。
将其应用于公共场所、金融机构、机场等环境中，有效预防了恶意入侵和犯罪行为。
2. 金融领域在金融领域，智能化人脸图像识别技术可以用于身份验证和支付安全。
通过与银行卡或移动支付终端相结合，用户只需通过刷脸即可完成身份验证和支付过程，提升了金融业务的便利性和安全性。
3. 教育领域在教育领域，智能化人脸图像识别技术可以应用于学生考勤系统、校园门禁系统等。
人脸识别应用解决方案
3.符合国家法律法规，确保数据安全与隐私保护。
4.实现对人脸识别技术的合理应用，提升企业竞争力。
三、方案内容
1.技术选型
（1）采用深度学习算法，实现高精度的人脸识别。
（2）选用具有良好抗干扰能力的人脸识别技术，确保在各种环境下都能稳定运行。
（3）采用活体检测技术，有效防止恶意攻击和欺诈行为。
3.系统集成：将人脸识别技术与其他业务系统进行集成，实现数据共享。
4.培训与支持：为管理人员和用户提供培训，确保系统顺利运行。
5.持续优化：根据市场反馈和技术发展，不断优化升级系统。
五、风险管理
1.数据安全：采取加密存储和传输，防范数据泄露风险。
2.技术更新：关注技术发展动态，及时更新人脸识别算法。
3.业务流程
（1）用户注册：用户在前端设备上完成人脸图像采集，并将信息传输至后端服务器。
（2）人脸识别：用户在需要验证的场景下，通过前端设备进行人脸识别。
（3）数据比对：后端服务器将采集到的人脸图像与数据库中的人脸图像进行比对。
（4）结果反馈：根据比对结果，实现业务应用，如门禁、支付、身份验证等。
（5）安全审计：对系统操作进行审计，确保合法合规使用人脸识别技术。
第2篇
人脸识别应用解决方案
一、引言
随着信息化时代的到来，人工智能技术已成为推动社会进步的重要力量。人脸识别技术，作为生物识别领域的核心技术之一，以其独特的便捷性和准确性，被广泛应用于安全防范、身份认证等多个领域。本方案旨在提供一套详尽的人脸识别应用解决方案，确保技术的合理应用与合规性，同时提升用户体验和系统效能。
4.合规性保障
（1）遵守国家法律法规，确保人脸识别应用不侵犯用户隐私。
使用AI技术进行人脸识别的方法与技巧
使用AI技术进行人脸识别的方法与技巧一、背景介绍随着人工智能（Artificial Intelligence, AI）技术的快速发展，人脸识别作为其中的重要应用之一，得到了广泛的关注和应用。
人脸识别技术通过对图像或视频中的人脸进行检测和分析，实现对个体身份的自动判别。
它在安全监控、社交媒体、金融支付和出入管理等领域具有广泛的应用前景。
二、算法原理1. 人脸检测人脸识别的第一步是检测输入图像中是否存在人脸，并将其框定出来。
传统的人脸检测算法采用特征提取和分类器结合的方法，如Haar Cascade、HoG等。
近年来，深度学习技术取得了突破性进展，在人脸检测领域表现出色。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）和基于YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测模型。
2. 人脸特征提取通过特定的算法从检测到的人脸区域中提取出代表该个体身份信息的特征向量。
目前常用的特征提取算法包括主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）。
此外，还可以引入深度学习技术，使用预训练好的人脸识别模型（如FaceNet、VGGFace等）来提取特征。
3. 人脸比对与识别在采集到待识别人脸的特征向量后，需要将其与数据库中储存的候选人脸特征进行比对。
相似度计算常使用欧式距离或余弦相似度等指标。
借助深度学习中的Siamese网络或Triplet网络结构，可以实现更精确的人脸比对，并解决传统方法在光照、姿态和表情变化下的不稳定性问题。
三、技巧与优化方法1. 数据质量保证数据质量是影响人脸识别效果最关键的因素之一。
建议在采集数据时尽可能保持环境统一，避免过大的光照差异和角度变化；同时应确保图像清晰、无重叠和遮挡。
2. 多角度训练与加权策略为了提高系统对多角度人脸的识别准确度，可以通过引入不同角度的训练数据进行模型训练。
人工智能人脸识别技术应用
人工智能人脸识别技术应用人工智能（AI）的快速发展日益渗透到了我们的生活各个方面，其中一项备受关注的技术就是人脸识别。
人脸识别技术作为一种将图像处理、机器学习和模式识别相结合的技术，正在广泛应用于安全监控、金融、通信、医疗等领域。
本文将探讨人工智能人脸识别技术在各个领域的应用。
一、安全监控领域人脸识别在安全监控领域发挥着重要作用。
传统的安全监控系统通常使用摄像头来获取监控画面，然而通过这种方式，监控人员需要耗费大量时间和精力去寻找目标人物。
而采用人脸识别技术后，系统可以自动识别并跟踪特定人物的行踪，让监控工作更加高效、准确。
此外，人脸识别技术还可以与数据库进行对比，实时提醒相关人员有目标人物的出现，从而提高安全服务水平。
二、金融领域在金融领域，人脸识别技术也发挥着重要的作用。
传统的身份验证方式往往需要用户提供密码、指纹等信息，然而这些方式存在着密码泄露和冒用等风险。
而采用人脸识别技术后，用户只需通过摄像头进行人脸扫描即可完成身份验证，大大提高了安全性和便捷性。
同时，人脸识别技术还可以应用于支付系统，实现刷脸支付，提供更快捷、安全的支付方式。
三、通信领域人脸识别技术也在通信领域发挥着重要的作用。
以手机解锁为例，传统的解锁方式往往是通过输入密码、划图案等方式，这些方式在使用过程中存在繁琐和安全性不高的问题。
而采用人脸识别技术后，用户只需对准摄像头即可自动解锁手机，无需额外操作，提高了手机的便捷性和安全性。
此外，人脸识别技术还可以应用于短信识别、语音识别等领域，为用户提供更加智能、便捷的通信体验。
四、医疗领域在医疗领域，人脸识别技术的应用也日益广泛。
医院中经常需要进行病人和医生的身份验证，在传统的方式中，这需要耗费大量时间和人力。
而采用人脸识别技术后，可以实时识别病人和医生的身份，提高了医疗服务的效率和质量。
此外，人脸识别技术还可以应用于疾病诊断、病人跟踪等方面，为医疗工作提供更多支持。
总结起来，人工智能人脸识别技术在安全监控、金融、通信和医疗等领域的应用前景广阔。
人工智能在人脸识别中的应用
人工智能在人脸识别中的应用随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域都得到了广泛的应用和关注。
其中，人脸识别技术在安全监控、身份验证、人机交互等方面发挥着重要的作用。
本文将探讨人工智能在人脸识别中的应用，并介绍其原理和未来发展趋势。
一、人工智能与人脸识别技术的融合人脸识别作为一种生物识别技术，通过计算机系统对人脸图像进行分析、特征提取，进而实现人脸的检测、识别等功能。
而人工智能技术的发展为人脸识别带来了革命性的突破，使其在准确度、速度和适应性方面得到了显著提升。
首先，人工智能通过深度学习算法实现了对人脸图像的高精度识别。
深度学习是一种模仿人类大脑神经网络结构的技术，通过训练大量的样本数据，使计算机能够从中学习并自动提取人脸的各种特征。
这种深度学习算法在人脸识别中取得了巨大的成功，使得识别准确率大大提高。
其次，人工智能使得人脸识别技术实现了实时性和高效性。
传统的人脸识别算法需要对整张图片进行像素级的匹配，耗时较长。
而人工智能利用快速神经网络模型，能够实时地对大量人脸图像进行处理和分析，大大提高了识别速度和效率。
最后，人工智能还为人脸识别技术带来了更广泛的应用场景。
通过与其他技术的融合，人脸识别可以应用于更多领域，如社交媒体的自动化标注、人脸支付系统、智能安防监控等。
人工智能的引入使得人脸识别不再局限于传统的识别和验证功能，更具有了智能化、自动化的特点。
二、人脸识别技术的原理人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、特征提取和匹配识别三个步骤。
首先是人脸检测，即在图像或视频中找到人脸位置的过程。
常用的人脸检测方法有基于特征的方法、基于投影的方法、基于模板的方法等。
其中，基于深度学习的方法在准确度和鲁棒性方面具有明显优势。
其次是特征提取，即从人脸图像中提取出能够准确描述人脸特征的向量。
常用的特征提取方法有主成分分析、线性判别分析、局部二值模式以及深度学习中的卷积神经网络等。
动态人脸识别算法描述与实现
动态人脸识别算法描述与实现动态人脸识别是一种利用计算机视觉技术进行人脸检测和识别的方法。
它使用计算机算法对输入的图像或视频流进行处理，从中提取出人脸的特征，然后与事先建立的人脸数据库进行比对，最终识别出人脸的身份信息。
动态人脸识别技术的应用场景非常广泛，比如安防监控、人脸支付、人脸解锁等领域都可以看到它的身影。
本文将介绍动态人脸识别的基本原理和常用算法，并结合实例进行详细分析。
一、动态人脸识别的基本原理动态人脸识别的基本原理是将输入的图像或视频流中的人脸部分进行检测和提取，然后对提取出的人脸特征进行比对，从而实现人脸的识别。
具体的流程包括以下几个步骤：1. 人脸检测: 首先需要对输入的图像或视频流进行人脸检测，找出其中的人脸部分。
这一步通常使用人脸检测算法来实现，比如常用的Haar特征分类器、人脸关键点检测等。
2. 人脸特征提取: 一旦检测到了人脸部分，接下来需要对人脸的特征进行提取。
常用的人脸特征包括面部轮廓、眼睛位置、鼻子位置、嘴巴位置等。
这里通常使用的是基于深度学习的人脸特征提取算法，比如卷积神经网络（CNN）等。
3. 人脸特征比对: 提取出人脸的特征之后，就可以将其与事先建立的人脸数据库进行比对了。
比对的方法可以采用欧氏距离、余弦相似度等，找出最相似的人脸进行识别。
4. 人脸识别输出: 根据比对的结果，就可以输出识别出的人脸的身份信息了。
如果在人脸数据库中找到了与输入相匹配的人脸，就可以输出其身份信息；如果没有找到匹配的人脸，则可以认为是未知人脸。
二、常用的动态人脸识别算法目前，动态人脸识别领域有许多成熟的算法和技术，在实际应用中被广泛采用。
下面将介绍一些常用的动态人脸识别算法。
1. 卷积神经网络（CNN）: CNN是一种深度学习算法，特别擅长于处理图像数据。
在动态人脸识别中，CNN可以用来进行人脸特征提取，提取出的特征向量可以作为输入进行比对，从而实现人脸识别的功能。
CNN在人脸识别领域表现出了较好的性能，因此得到了广泛的应用。
AI技术如何应用于人脸识别
AI技术如何应用于人脸识别人脸识别技术是一种通过对人脸进行识别和匹配的自动技术。
AI技术在人脸识别中发挥着至关重要的作用，它通过深度学习和机器学习算法，提供了更快速、准确和高效的人脸识别解决方案。
以下是AI技术在人脸识别中的应用方式：1.人脸检测：AI技术可以帮助识别图像中是否存在人脸。
通过深度学习算法，AI可以检测出人脸的位置、大小和角度，从而有效的提高了人脸检测的准确性和速度。
2.人脸对齐：AI技术可以对人脸进行对齐，从而使得人脸在图像中处于标准的位置和角度。
这有助于提高后续的人脸识别的准确性和可靠性。
3.人脸识别：AI技术可以通过对人脸特征进行提取和匹配，实现对不同人脸的识别。
通过深度学习算法，AI技术可以学习到人脸的特征和模式，从而实现准确的人脸识别。
4.活体检测：AI技术可以通过对图像或视频中物体的运动、纹理和深度进行分析，判断图像中的人脸是否为真实的活体，从而防止利用照片或视频等方式进行欺诈。
5.欺诈检测：AI技术可以通过对人脸特征、图像质量和环境等进行综合分析，检测图像是否存在欺诈行为，如伪造、篡改或合成等。
6.多模态融合：AI技术可以将不同的人脸识别技术进行融合，如结合面部特征、声纹特征、指纹特征等，提高整体的识别准确性和稳定性。
7.大规模应用：AI技术可以帮助实现人脸识别技术的大规模应用，如在安防、金融、医疗、零售等领域，提高工作效率、提升服务质量和保障安全。
总的来说，AI技术在人脸识别领域的应用，不仅提高了人脸识别技术的准确性和速度，还拓展了人脸识别技术的应用场景和潜力。
AI技术将进一步推动人脸识别技术的发展，实现更加智能和便捷的人脸识别解决方案。
AI技术在人脸识别中的实际应用案例
AI技术在人脸识别中的实际应用案例引言：随着人工智能（AI）技术的迅速发展，人脸识别已成为一种广泛应用的技术。
它不仅可以提高安全性和便利性，还可以推动各个行业的进步和创新。
本文将介绍几个关于AI技术在人脸识别中实际应用案例。
一、AI技术在公共安全领域的应用1. 公共交通安全在公共交通系统中，人脸识别技术被广泛应用于视频监控系统上。
通过实时监测乘客的面部信息，可以快速识别出潜在威胁，并及时采取相应措施。
例如，在地铁站、机场等交通枢纽中使用人脸识别系统，可以帮助警方迅速找到嫌疑犯或者失联者。
2. 边境安全在边境控制领域，利用AI技术进行人脸识别已经成为了一种常见做法。
这项技术可以帮助海关和边防部门更加准确地确认身份信息，并快速筛查出可疑人员。
同时，它还可以与其他数据库进行联动，提供更全面的信息支持。
3. 智慧城市安防在智慧城市建设中，人脸识别技术被广泛应用于公共场所的安防监控系统上。
通过将AI技术与摄像头结合，系统能够实时检测行人并记录下重要信息。
这种方式不仅有助于解决传统监控设备在大数据处理和信息挖掘方面的瓶颈，而且可以帮助警方对重点区域和嫌疑人员进行更精确的追踪。
二、AI技术在商业领域的应用1. 零售业AI技术在零售业的人脸识别应用案例中居多。
通过安装摄像头并进行实时识别和分析，商家可以追踪消费者的行为习惯和购物偏好，并根据个体化需求定制推广策略。
另外，在某些零售店铺中，也可以通过人脸识别系统自动辨认顾客及其微信支付账号，从而实现无感支付、快速结账等智能化服务。
2. 酒店业许多高级酒店都开始采用人脸识别技术来提升客户体验。
顾客只需在前台完成一次面部录入，之后再次入住时，无需再排队办理手续，系统会自动识别并为其开通房间门禁。
此外，一些高端酒店也运用AI技术与客户关系管理系统相结合，在员工服务过程中根据顾客的身份和偏好提供个性化服务。
三、AI技术在教育领域的应用1. 学生考勤管理AI技术与人脸识别系统的结合使学生考勤管理更加智能化。
人工智能在人脸识别中的应用
人工智能在人脸识别中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指在计算机科学领域中，通过模仿和模拟人类智能的理论、方法、技术和应用系统，进行自动化的机器人或软件的研究与开发。
人脸识别作为人工智能的一个应用领域，近年来取得了令人瞩目的进展。
本文将介绍人工智能在人脸识别中的应用，包括人脸识别技术的原理、应用场景和未来发展趋势。
一、人脸识别技术的原理人脸识别技术是通过分析和识别人脸的特征信息，对身份进行辨别的一种生物特征识别技术。
其原理主要包括人脸图像采集、人脸特征提取与匹配三个步骤。
1. 人脸图像采集：通过摄像头或其他设备采集到的人脸图像，作为后续分析和识别的源数据。
人脸图像采集技术的发展，使得人脸识别应用在实际场景中变得更加便捷和普及化。
2. 人脸特征提取：利用计算机视觉和模式识别等技术，对采集到的人脸图像进行处理，提取出人脸的特征信息。
人脸特征可以包括面部轮廓、眼睛位置、鼻子形状等多个方面，这些特征信息被用于将人脸进行数字化表示，进而进行识别和比对。
3. 特征匹配与识别：将提取到的人脸特征与已有的人脸数据库进行匹配，找到最相似的人脸特征进行身份识别。
特征匹配与识别是人脸识别技术的核心部分，其中涉及到机器学习、深度学习等领域的算法和模型。
二、人工智能在人脸识别中的应用场景随着人脸识别技术的不断发展与完善，其在各个领域得到了广泛的应用。
以下是人工智能在人脸识别中的几个主要应用场景。
1. 安全监控与防护：人脸识别技术可以用于监控摄像头的实时识别，实现对人员进出场所的自动辨识，如入口门禁、会议室预约系统等。
它可以有效地提高个人和场所的安全性，避免非法侵入和安全事故的发生。
2. 金融服务：人脸识别技术在金融领域得到广泛应用，如手机、ATM等设备的人脸解锁，电子支付时的人脸验证等。
通过人脸识别技术，可以实现金融交易的身份识别和安全控制，防止欺诈和非法访问。
3. 社会管理：人脸识别技术在社会管理中也扮演着重要角色，例如在公共交通中的乘客身份识别、民政部门的婴幼儿认证等。
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人脸识别客流统计—系统优势
精准客流统计、分析
AMS人脸识别
用户画像
大数据运营
精准广告投放
广告模式升级
粉丝圈层
会员管理
融合-创新
随着互联网+以及智能AI的技术不断发 展，传统的广告营销模式也悄然改变， 锐目AMS客流统计信息发布系统在这 个大环境下将扮演着连接商家与用户 的重要角色，帮助商家建立基于大数 据营销有利的基础，进行商家信息有 效促达和用户信息的实时反馈；
如何证明你是你？
双目活体人证合一核检
功能碎片--会场管理
告别传统笔签、微信签
刷脸自动签到
功能碎片--访客管理
明确访客信息
访客行为跟踪
来访人员人证合一核检，安全准确；
功能碎片--安全管理
实时采集 实时识别
精确识别，个性化服务
陌生人、非访客、黑名单进入敏感区域实时预警，必要时报备公安
系统运营优势
• 无法根据用户喜好推送产品 • 营销难形成闭环
• 传统CRM无法与用户产生粘性
在电商蓬勃发展的冲击下，商超的客流量和盈利能力急剧下降。如何提高商超的盈利能力，提高零售商铺的资产，整合商超的品牌和价值？
智慧平台--AMS人脸识别客流统计信息发布系统
客流统计
• 用户经过广告机时，摄像头自 动检测人体，系统自动统计客 流人数
• 提升用户体验感 • 提升安保防护，确保治安合规 • 提升会员粘度 • 提升服务质量与意识
价值提升
• 简化办理流程 • 节省传统系统建设及维护成本 • 云平台架构降低建设成本 • 合作运营减少投资建设成本
运营成本
创收增益
• 简化办理流程 • 会员增加创收 • 大数据可视化运营 • 跨平台App与运营创收
将人脸识别技术广泛应用于安防场景身份识别系统中，将 大大提高场所管控的安全性和可靠性，最大程度上降低通过身份 冒充而进入办公楼、公寓、社区等进行不法犯罪活动的可能性， 极大减少了安全系统中现存及潜在的技术漏洞、隐患和风险。同 时人脸的唯一性特征，从根源上杜绝了代打卡行为，规范了企业 考勤管理制度。
另外人脸识别技术应用到广告行业中，依托商家和企业主的 运营模式，在现有广告发布模式的基础上，增加大数据统计、分 析用户画像的广告投放模式。为线下商家提供精准的人流、消费 数据以及VIP会员管理，进一步定点精准广告投放，从而提升商 家品牌和用户消景
系统方案--系统特性
唯一性
每个人都有一张脸，且无法被 复制、仿冒，安全性更高
易用性
无需携带各类卡，识别速度快， 操作简单便捷
自然性好
人脸识别技术同人类进行个体 识别时所利用的生物特征相同
非接触性
无需接触设备。无需担心病毒 的接触性传染，既卫生，又安
全
系统方案--系统特性
Contents
目录
1. 需求分析 2. 技术及应用场景 3. 产品介绍 4. 领域及规模
Part 1
需求分析
过去
未经授权擅自进入、使 用会议室等重要场所时
不明身份的人无 法得到有效甄别
人工难以辨认 费时费力、效率低下
到店流量、提袋率 无法得到有效统计
大数据无从获取 运营者无从下手
上班忘记带卡、 双手抱满资料时的尴尬
人力成本
• 减少前台服务人员 • 减少IT运营维护人员 • 减少人为统计分析人员
Part 3
产品介绍
智慧平台--AMS人脸识别客流统计信息发布系统
• 无法获取消费者动态数据 • 营运成本高
• 无法获取精准用户 • 沟通服务效率低
传统商超 行业痛点
• 提袋率下降 • 客单价无法有效提升
• 前端无法区分会员与新户 • VIP到店无法提供个性服务
广告推送
• 根据识别到的人脸进行标签记 录，然后推送带对应标签的广 告
客流统计分析
• 对进店驻留客户群的男女比例、 年龄属性进行精准分类分析
大数据分析
• 后台显示当日24H区间内每小时的实时客流统计； • 天、周、月、季、年的客流趋势统计图； • 对总客流中单个客流一次在摄像头前出现到离开时
长分布信息统计
过去---未来
随着我国社会不断发展、科技不断进步、人民工作、生活水平的逐步提高，各种各样的酒店、公寓、办公写字楼等 也随之层出不穷，这些场所已经成为了当代人类生活、工作场所的重要组成部分，在科技高度发达的今天，对这些场所 的安全、管理、智能有了更高的要求；因此，如何利用科技的手段，实现场所的安全现代化、管理现代化、智能现代化 成为了场所安防领域的当务之急。
2019
AI+动态人脸识别系统 应用方案
前言
我们在一个革命的时代，也非常庆幸活在这个时代，并还能醒着！工业 革命、电力革命、能源革命我们都在享受它的成果，都会思考没有这些 世界将会怎样？互联网+智能AI革命---是颠覆的时代又是蕴藏巨大财富 的时代。大数据、移动设备、社交媒体、互动智能、定位系统都在改变 我们的商业和生活，即将到来的场景时代，酝酿着巨大财富，了解场景， 就站在了风口；谁能占据场景，就能赢得未来！人机、人和社会、人和 信息……屏幕将成为入口和出口，锐目必将应势而为、顺势而发，让我 们一起精彩！
“人脸识别系统”就是为了满足人们对现代化办公和生活场所的更高层次安全、智能管理的需要应运而生的，其主 旨就是为了“提高管理效率，保证公共安全”。通过分级管理，设置管理层次，分配管理责任；通过权限管理，区分人 员类型，保证出入口安全；通过身份管理，规范身份管理制度，简化工作流程等。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的唯一性和不易被复制的良好特性为身份 鉴别提供了必要的前提。而人脸识别系统就是把人脸识别技术与应用系统相结合，通过对人脸的识别作为开启的钥匙， 同时也作为出入依据。它不仅免去了忘带钥匙或卡的烦恼，同时还因为人脸识别系统无需任何介质开门，而节省了成本 ，如人员变动不需要更换门锁、钥匙、IC卡等，只需要重新对人脸进行注册即可；
智慧平台—AMS人脸识别门禁考勤系统
系统方案--功能模块
客流统计
运营数据 精准广告 VIP会员
访客管理
人脸登记
会场签到
人脸签到
人脸识别
门禁考勤管理
人脸开门
身份管理
人证合一
安全管理
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功能碎片--客流统计
智慧门店
精准客流分析
数据感知构建智慧门店
功能碎片--门禁考勤管理
智能办公
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刷脸开启门禁
功能碎片--身份管理