百度人脸识别技术在企业人员管理智能化领域的应用分析

2018年12月22日 人脸识别技术 331 views

众所周知,人、事、物是企业管理的三大核心要素,人员管理更是每个企业关心的热点话题,今天我们就一起看下如何利用百度人脸识别技术做好企业的智能化管理。

在企业日常工作中有很多事情存在重复性及流程多导致效率低的问题,甚至有一些被忽略的细节会威胁企业安全, 如日常的员工管理场景,通勤、考勤,再如安全监场景。

如何利用百度的人脸技术帮助企业更好的进行管理呢?

百度人脸闸机通行毫秒级开门,增加安全系数

员工管理场景当中的通勤、考勤通过自助刷脸签到可提升效率,安全监控通过黑白名单识别、异常行为分析,提升工作环境的安全性及安防监控的效率,接下来将分别介绍一下这几个场景是如何实现的。

人脸闸机可以分为人脸注册和人脸识别:

人脸注册:

用户通过手机等设备上传自己的个人照片,提取特征,注册记录人脸库,并将人脸信息和员工信息进行打通,得到包含全部员工的人脸库。

识别阶段:

当用户到达闸机的采集区后,首先对采集到的照片进行质量判断、活体检测。将满足要求的照片返回员工库中查询,查询的结果包含员工的性能和相似度的分数,对于达到相似度分数要求的,闸机响应放行。

很多人会担心人脸闸机的速度不够快?安全性不够高?

速度方面:

百度提供的闸机专项版的SDK,能够实时获取人脸,我们的人脸识别API,可以实现毫秒级别的响应速度。同时我们也可以通过使用长焦摄像头采集人脸信息,综合分析人脸的大小和采集距离提前开门。

用户感知就是:即到即开,这两个策略可以保证闸机开门的时间在一到两秒内。

安全性方面:

百度也提供了双目活体、在线活体检测接口的能力,能够有效抵御手机屏幕、三维的攻击,同时还可以防止尾随,比如我们检测到了一张可以放行的人脸,但是有多个人混合在一起时,闸机是可以拒绝开门,前端将提示可能有人尾随,这些都可以很好的提高安全性。

人脸闸机实现部署的两种方式:

第一种:摄像头和闸机主体相配合,通过摄像头采集人脸,来控制闸机的放行。

第二种:带显示屏的闸机头,前端屏幕展示识别的结果并可以设置屏幕互动,如:欢迎您,辛苦啦。

目前百度科技园的人脸识别闸机已经稳定运行了一年多的时间,百度的合作伙伴康行科技也将人脸闸机部署到了广晟中人建设有限公司,实现一秒钟内完成闸机捕捉的过程,相比传统的闸机只快不慢。

百度人脸考勤方案

人脸考勤方案主要流程和闸机的方案比较相似,首先是将人脸与员工信息建立联系,然后再通过设备采集人脸进行考勤记录。

考勤中分为内勤和外勤,内勤用户可以通过一体机,外勤用户可能需要手机或者是移动考勤机的方式进行移动考勤。

由于考勤的特殊性,会存在设备无法连网,员工考勤时间比较集中,排队考勤效率低下的问题,为了解决网络的问题,百度提供了离线识别SDK和私有化部署包两种方案:

离线识别SDK:支持万级别人脸库的搜索。

私有化部署包:部署到开发者本地的服务器上,支持百万级别人脸的高并发处理,毫秒级输出搜索结果。

同时为了解决效率问题,使用网络摄像头或者人脸抓拍摄像头,同时采集多张人脸来进行多人同时考勤,提高考勤效率。

百度人脸签到方案

签到的主要流程和考勤方案比较相似,首先是将人脸和员工信息建立联系,然后再通过手机、iPad和摄像头等设备采集人脸,进行签到的记录。

签到场景有一些独特的属性,签到设备会受到现场环境问题,发生签到失败的情况,在部署的时候需要注意的几个点:

第一点:避免光线过暗或者过亮。

第二点:采集人脸时的角度和距离(正脸,旋转角度小于20度)。

百度人脸支付方案

人脸支付的场景比较特殊,需要把用户账户上的钱划出来。因此,需要在用户注册阶段就将用户的人脸和账户进行ID映射和打通。

谈到支付,大家都会关心的话题是:安全性怎么保证?

为了提高安全性,百度人脸识别提供了三种策略:

第一种:

是利用图片的活体检测和近红外、3D结构光的活体检测方面,保证刷脸的人是真人,而不是盗刷行为。

第二种:

可以在用户进行大额消费时提供一个二次验证的环节。比如说我们设置的一个门槛是他单次消费在1千元就算大额,如果一个人一次消费2千元,可以让他在消费的同时输入一下他手机的后四位进行一个二次验证,保证安全性。

第三种:

防误刷,比如在刷脸时出现了多张人脸,可以设置只检测面积最大的那一张,来保证站在最的那个人会被扣款,而不是后面的那个人。同时,也可以去限制他最小人脸的大小,超出范围的就不去计费。

当然,人脸还有一个小应用,就是可以做美颜,在支付上,可以让花钱的人更开心一些。    

接下来在讲讲人脸识别和安全监控场景的结合

其实每个公司都会有安全监控的需求,但是传统的监控主要是要靠人眼,或者一些基础的摄像机来监控来配合安保人员来完成安全监控,对于一些面积比较大的办公区域,又会提升安保的人力成本,既无法做到实时监控,也无法做到提前预警。

如果在监控系统上通过集成人脸识别和人体识别的技术,通过AI能力来代替人眼,做到可以预警,就可以很好的解决人力成本和实时性的问题。

安防监控的方案

安防监控方案分为两个模块

人脸注册模块:

可以通过员工上传自己的人脸信息创建一个白名单库,通过和公安系统打通,来获取犯罪在逃人员的信息,可以创建一个黑名单库。这两个名单库结合起来,就是黑白名单识别的底库。

安全监控模块:

通过摄像头来实时采集图像信息,将采集到的人脸信息,通过提取特征的方式,结合黑白名单库中进行比对和查找,来判断当前人是不是可疑人员,通过前端反馈,将预警值班人员当前可能会有威胁,需要查看。

在实现安全监控方案过程中会有两个难点:① 摄像头的部署 ②人体姿态分析的设计

摄像头部署方面:

需要保证能够捕捉到更尽可能多的用户图像,且要保证采集到的人脸是一个清晰正脸。

因此,摄像头最好要架设在大门口、楼梯口、电梯口这种必经之地。架设角度方面,我们也需要尽量保持采集的角度,水平的夹角尽可能小,这样的话可以避免人脸旋转角度过大,导致后期识别处理会出现问题的情况。

人体姿态分析方面:

需要用到人体识别的能力。通过获取人体的关键点,再通过定义一个异常行为的规则,来判断是否出现了异常行为。

安全监控的两种实现方式

第一种:

通过网络摄像头来进行图像采集,这种方案需要配合百度的视频抽帧,通过将网络摄像头输出的视频流转码解析为图片,来让百度人脸识别服务进行处理,进行一个业务处理的判断。

第二种:

人脸抓拍摄像头,就不需要这个抽帧服务了。因为人脸抓拍摄像头里面本身会集成人脸检测的能力,可以判断这个视频流中人脸的位置,可以直接进行人脸识别的调用和处理。

这两种方案也各有利弊,其中:

网络摄像头方案:可以利用已有的摄像头进行处理,成本更低,但是实现会更复杂一些。

抓拍方案:难度更低,更方便,但是更贵。

百度在和开发者合作的过程中一直扮演的是一个赋能的角色,提供API、SDK和私有化部署包,可以很好的满足大家在离线、在线等多种情况下的需求,也提供了人脸的签到系统。

近期百度也在跟一些硬件合作伙伴研发在开发过程中所必须的硬件,比如说镜头模组、网络摄像头、人脸抓拍摄像头、人脸闸机和开发套件等。

同时,百度本身也会直接提供一些开发工具,来降低大家的开发成本。

关于人脸识别方案所使用的硬件和开发工具解析

目前百度大脑有非常多的合作伙伴在为此提供相关的硬件,如:CELLA提供的单目红外摄像头\文安智能提供的人脸抓拍摄像头\感创提供的人脸识别抓拍机\康行提供的人脸门禁机

这一套组件可以非常大的提高产品的应用速度,可以应用于闸机、门禁、考勤机和人证核验机等场景,与我们刚刚提到的考勤的场景其实是非常切合的。

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