1:N是1張人臉和底庫中的N張人臉進行比對。比如在考勤機中,我們的人臉底庫中包含全公司的所有人臉照片。當上班打卡時,考勤機采集到人臉輸入系統,經過比對后輸出員工身份。這種情況下計算量相對較大,時效性和識別精度太低又會影響用戶體驗,所以廠商一般會綜合考慮權衡,在設備的參數中標注所支持的人臉數量。這一波人工智能的發展,帶動了1:N領域人臉識別技術的進步,更多的產品能夠在各個場景中落地。比如智慧城市、智慧家居等。國內廠商也借著這一波東風,加快技術研發和產品落地,誕生了的AI視覺四小龍等獨角獸。

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1:N是1張人臉和底庫中的N張人臉進行比對。比如在考勤機中,我們的人臉底庫中包含全公司的所有人臉照片。當上班打卡時,考勤機采集到人臉輸入系統,經過比對后輸出員工身份。這種情況下計算量相對較大,時效性和識別精度太低又會影響用戶體驗,所以廠商一般會綜合考慮權衡,在設備的參數中標注所支持的人臉數量。這一波人工智能的發展,帶動了1:N領域人臉識別技術的進步,更多的產品能夠在各個場景中落地。比如智慧城市、智慧家居等。國內廠商也借著這一波東風,加快技術研發和產品落地,誕生了的AI視覺四小龍等獨角獸。