人脸识别快到什么程度 捷智云给您详细解说
对于人脸识别门禁来说，一次人脸识别的过程包括：
1.拍摄人脸
2.分析、计算面部特征
3.将拍到的人脸与人脸库中的人脸一一对比，找到匹配度高的人脸
4.执行“识别成功”操作
看起来简单的一项识别，程序可能进行了上千万次计算，所以市面上的一些人脸识别程序或设备需要漫长的识别时间。
对于人脸识别门禁来说，识别速度是一项至关重要的元素。
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识别速度对用户体验有着至关重要的影响，尤其是用户日常需要使用的应用。相比于传统门禁，人脸识别门禁节省掉从包里找钥匙卡片，或者按密码的繁琐步骤，用户可以不用接触设备就通过门禁。但是佳的产品应该更加优化，让用户可以感觉不到门禁的存在，无感通行，这其中的关键，就在于识别速度。
F01与F02人脸识别门禁将识别时间减少至极短，大程度提升了用户体验。
此外，在量大时，识别速度对门禁的工作效率影响非常大。高峰期时，识别速度不足的人脸识别门禁前经常排着长长的队，当识别速度提高到50ms/次，再也不会出现这种情况。
无感通行，无需在门禁前等待识别
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为缩短识别时间，加快识别速度，F01与F02的算法团队秉持“精益求精”的态度，做了大量努力与尝试。
传统人脸检测算法通过从图像中提取特征，筛选感兴趣区域，判断感兴趣区域是否为人脸，终输出检测到人脸位置信息。由于人脸检测需要在整张图像中检测到不同大小的人脸，通常计算量庞大，耗时久，且耗时可能随着图像中人脸数量的增加而成倍增加。F01与F02检测算法经过重新设计与优化，精简了计算量，使模型在很小计算量的前提下达到数倍计算量模型的检测精度；同时，算法支持多人脸同时检测，即将所有检测结果一次性输出，图像中的人脸数量不再影响算法耗时。
人脸追踪是在视频的多帧图像上，已知当前帧图像中的人脸信息之后，预估下一帧图像中的人脸位置。人脸追踪可以看做预知某些条件下的人脸检测，或者小范围的人脸检测。所以人脸追踪通常能在保证更小计算量的前提下输出较为可靠的结果。
F01与F02在人脸检测的基础上，采用检测+追踪的方式，不仅能有效的提升效率，而且能避免同一个人的多次识别，进一步提升算法性能。
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人脸识别通过比对两张人脸的特征相似度判断是否为同一个人，因此人脸图像的特征表示需要满足：
1.同一个人的不同图像（不同姿态、表情、光照等）的特征尽可能相似；
2.不同的人的特征尽可能不同。
F01与F02人脸识别算法基于深度学习，利用卷积神经网络（CNN）从人脸图像中提取出特征，并采用triplet loss以及集成学习等策略进一步提升特征的可靠性，使得算法能完美实现跨角度、跨年龄识别。
在此基础上，F01与F02算法利用剪枝、BN层融合、模型量化、低秩分解等系列策略精简计算量，使得算法能同时实现识别准确度和速度的优化。
1.拍摄人脸
2.分析、计算面部特征
3.将拍到的人脸与人脸库中的人脸一一对比，找到匹配度高的人脸
4.执行“识别成功”操作
看起来简单的一项识别，程序可能进行了上千万次计算，所以市面上的一些人脸识别程序或设备需要漫长的识别时间。
对于人脸识别门禁来说，识别速度是一项至关重要的元素。
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识别速度对用户体验有着至关重要的影响，尤其是用户日常需要使用的应用。相比于传统门禁，人脸识别门禁节省掉从包里找钥匙卡片，或者按密码的繁琐步骤，用户可以不用接触设备就通过门禁。但是佳的产品应该更加优化，让用户可以感觉不到门禁的存在，无感通行，这其中的关键，就在于识别速度。
F01与F02人脸识别门禁将识别时间减少至极短，大程度提升了用户体验。
此外，在量大时，识别速度对门禁的工作效率影响非常大。高峰期时，识别速度不足的人脸识别门禁前经常排着长长的队，当识别速度提高到50ms/次，再也不会出现这种情况。
无感通行，无需在门禁前等待识别
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为缩短识别时间，加快识别速度，F01与F02的算法团队秉持“精益求精”的态度，做了大量努力与尝试。
传统人脸检测算法通过从图像中提取特征，筛选感兴趣区域，判断感兴趣区域是否为人脸，终输出检测到人脸位置信息。由于人脸检测需要在整张图像中检测到不同大小的人脸，通常计算量庞大，耗时久，且耗时可能随着图像中人脸数量的增加而成倍增加。F01与F02检测算法经过重新设计与优化，精简了计算量，使模型在很小计算量的前提下达到数倍计算量模型的检测精度；同时，算法支持多人脸同时检测，即将所有检测结果一次性输出，图像中的人脸数量不再影响算法耗时。
人脸追踪是在视频的多帧图像上，已知当前帧图像中的人脸信息之后，预估下一帧图像中的人脸位置。人脸追踪可以看做预知某些条件下的人脸检测，或者小范围的人脸检测。所以人脸追踪通常能在保证更小计算量的前提下输出较为可靠的结果。
F01与F02在人脸检测的基础上，采用检测+追踪的方式，不仅能有效的提升效率，而且能避免同一个人的多次识别，进一步提升算法性能。
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人脸识别通过比对两张人脸的特征相似度判断是否为同一个人，因此人脸图像的特征表示需要满足：
1.同一个人的不同图像（不同姿态、表情、光照等）的特征尽可能相似；
2.不同的人的特征尽可能不同。
F01与F02人脸识别算法基于深度学习，利用卷积神经网络（CNN）从人脸图像中提取出特征，并采用triplet loss以及集成学习等策略进一步提升特征的可靠性，使得算法能完美实现跨角度、跨年龄识别。
在此基础上，F01与F02算法利用剪枝、BN层融合、模型量化、低秩分解等系列策略精简计算量，使得算法能同时实现识别准确度和速度的优化。
