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敵動我也動,0.08秒內快速識別,別小看“AR人臉識別”??

亮風臺HiAR ? 2022-09-27 16:29 ? 次閱讀
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看到這個動圖,你的第一想法是什么?

很多朋友可能要說:這不就是人臉識別嗎,市場上做人臉識別的企業那么多,你有什么了不起的?

人臉識別是AR環境語義理解中的重要一環,其廣泛應用于公安現場執法、工業安全監理和個性化游戲等應用場景。

在說AR人臉識別之前,我們首先需要知道它和通常的人臉識別有什么不同:

  • 通常的人臉識別:“敵”動我不動

日常生活中的人臉識別,設備是固定的,識別對象需要積極主動的配合。比如:高鐵站的人臉識別閘機,需要乘客對準閘機攝像頭,繼而才能進行識別。

get?code=MmM5ODA4ZjcwNzEzM2U1N2RlZjQ1NWFkMTJiNTcyOGMsMTY2NDI2MzA2Nzk0NQ==(高鐵站閘機人臉識別)

  • AR人臉識別:“敵”動我也動

而AR人臉識別大多在移動應用場景中,經常伴隨用戶視角的隨意切換、運動幅度的不規則抖動、環境光線的不可控制、識別范圍的大尺度調整、被識別人臉的不配合等情況發生。

為了應對這些復雜情況,亮風臺算法團隊通過針對性采集大量數據,精心設計模型,在保證識別精度的同時,重點優化跟蹤和檢測算法,最終形成了一套適用范圍廣、實時性高、功耗低的基于視頻流的AR人臉識別系統。

支持在線+離線版人臉識別

當下,無論是繁華的都市,還是偏僻的鄉村,網絡卡頓、限速早已屢見不鮮。在網絡極度拉胯的情況下,AR人臉識別系統還能正常運行嗎?

不用擔心!亮風臺AR人臉識別系統,不受網絡限制,既支持離線人臉檢測跟蹤識別,也支持在線人臉檢測與識別。離線版人臉識別支持1萬人臉的注冊規模;在線版人臉識別支持100萬人臉的注冊規模,在模糊圖像、暗光和逆光圖像、側臉圖像等復雜情況下,也能保證極高的識別準確率。

無懼光線角度,識別實時性高

晚上關燈后,突然還想玩會手機刷刷抖音,手機解鎖總提示人臉識別失敗,需要輸入密碼……這樣的經歷,你有過嗎?

其實,這里人臉識別失敗的主要原因就在于光線和角度。一般情況下,需要適量的光線才能確保看清人臉,而且角度上要求看清整張臉,太遠或者太近都可能無法識別。

AR人臉識別系統支持在弱逆光,弱暗光、戴口罩的場景下進行人臉識別,除了在數據集上測試,我們還做了大量實測,結果表明:

  • 人員佩戴亮風臺AR智能眼鏡HiAR G200,對3—6個人臉同時檢測與跟蹤平均耗時小于6ms
  • 離線條件下,識別一張人臉耗時80ms
  • WiFi在線條件下,識別一張人臉耗時<100ms

get?code=ZjdlY2YwNGQ2MDdkYjgwMDI3ODZhMzdhMjQzMTUxMDQsMTY2NDI2MzA2Nzk0NQ==(弱逆光下的AR人臉識別)

get?code=ODc1ZTM5OThiZDM4MjdhNzYzZTZlZTFmYjk4MzdkZWUsMTY2NDI2MzA2Nzk0NQ==(弱暗光下的AR人臉識別)

get?code=NWVmZDNjOWE5ZGEwZTcxZDYyYjQxZjRhYjllZWQ5NWYsMTY2NDI2MzA2Nzk0NQ==(對戴口罩人員的AR人臉識別)

在第五屆數字中國建設峰會期間,警務、安防人員借助亮風臺AR人臉識別技術,隨時隨地快速對會場內的人進行人臉識別,驗證人員身份,實現AI+AR智能安檢。

get?code=N2I5ZGYyNWRkMjEyOGY0MWY1YjA0NTI5ZDI5ZWMzZDUsMTY2NDI2MzA2Nzk0NQ==(第五屆數字中國建設峰會現場:AR人臉識別助力智能安檢)

場景覆蓋范圍廣,識別支持角度大

相比較常見的手機、高鐵/機場閘機的人臉識別,最佳的識別距離只有0.5米—1米。

AR人臉識別系統,可識別場景覆蓋范圍廣,識別對象無論是靜態完全配合或動態半配合的狀態下:

  • 6米的范圍內,<100ms的時間內即可被快速檢測和識別。
  • 在720P的視頻模式下,最小可以支持 30X30像素大小的人臉檢測與識別。
  • 而且支持水平偏轉角小于60度俯仰角小于15度的人臉識別,讓你眼前之所見,沒有死角。

get?code=MTAxNDIzZjZkN2RkNzA1OWRhNGQ0ODk0NDk5NDc0NWMsMTY2NDI2MzA2Nzk0NQ==(警員在6米的安全距離,對嫌疑人進行無感AR人臉識別)

在AR賽道上,除了硬實力外,軟實力也不容小覷。

亮風臺一直堅持軟硬結合的AR平臺戰略,持續優化、軟硬融合的AR核心算法,保持在AR硬件和算法上的領先優勢,服務各種移動應用場景,贏得眾多行業客戶的贊許。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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