① 安防監控 人臉識別 需要前端 有人臉識別功能嗎
人臉識別門禁解決方案基於人工智慧核心「深度學習」技術實現，是一套專門用於人員出入管理的門禁考勤系統，集視頻分析、運動跟蹤、人臉檢測、人臉識別和門禁控制技術於一體。通過在人員經過的入口部署攝像機，對經過入口的人員進行人臉抓拍。將抓拍到的人臉圖片進行存儲，並與人臉白名單庫進行實時比對，對於有許可權通行的白名單人員則控制門禁開門放行。系統具有強大的設備管理，許可權管理，人事管理，訪客管理等功能，可廣泛應用於眾多行業領域，完善日常的人員出入管控工作。
整個系統主要由雲端人臉庫管理伺服器，人臉識別相機終端，門禁控制器，人行通道閘組成。可根據門禁人員入口數量的多少，結合雲端伺服器，進行互聯網網路系統架構，部署人臉庫管理伺服器，管理員通過瀏覽器即可管理組織，區域，設備，人員等信息；設定通道，白名單登記，訪客登記也可由前台通過瀏覽器方式打開完成。管理者還可以利用移動設備APP進行雲端管理，實時查看後台數據信息、進行遠程系統操作和遠程開門，有效提高日常門禁管理的效率。
② 人臉識別系統功能分為幾大模塊
雲脈人臉識別系統主要包含兩大模塊，前端和後端，前端具有人臉檢測、人臉跟蹤、關鍵點檢測、人臉對齊、等功能，後端主要用於人臉比對和人臉識別。
③ 人臉識別的前端和後端分別是干什麼的
人臉識別的核心即為演算法模型，基於深度神經網路的演算法，這需要大量的數據以及計算力去訓練一個成熟的神經網路模型，同時，在驗證訓練好的模型時還要用到能效比高的推理伺服器進行操作。目前的人臉識別等智能分析有兩種產品形態，一類將具有智能分析功能的軟硬體前置在視頻採集端，另一類是在後端伺服器上運行視頻分析功能，前段的攝像頭只負責視頻採集。前端分析模式免去了大量的視頻傳輸和存儲，但位於前段的分析演算法難以知曉臨近攝像頭的狀態，且無法基於多個攝像頭進行目標追蹤，而且由於其計算能力限制，無法運行復雜的視頻分析演算法。後端分析模式對網路傳輸和後端伺服器處理能力要求更高。但在網路帶寬成本越來越便宜的當下，後端部署的優勢也越來越明顯。後端部署模式在監控需求提升時也更容易進行升級，只需更新後端的智能視頻分析伺服器即可，思騰合力推理伺服器採用NVIDIA Tesla T4推理計算卡。
④ 支付寶、微信的刷臉支付終端，人臉識別是前端比對還是後端比對如何縮小底庫
這些都是通過數據中心進行比對。舉個例子：假設你在海外版的安卓手機注冊某個平台App帳戶，這個時候如果你開啟人臉登錄功能，這時系統會讓你刷臉，這時候前端做出一些處理後吧人臉視頻發到App數據中心，進行人臉錄入。隨後你在國行版的手機上下載該App，然後登錄這個帳戶，系統有可能會根據風控規則讓你刷臉驗證，前端進行相應處理後將人臉信息發到App數據中心，這時進行的是比對。也就是App數據中心接收到你國行版手機發來的人臉信息後將人臉信息與此前海外版設備發送到App數據中心的人臉信息進行比對，相似度達到一定值則登錄成功. 其他刷臉場景也是這個流程, 但是有些場景的話還需要活體驗證, 比如通過紅外線, 屏幕反光識別, 做出相應動作等方式判斷攝像頭裡面的是真人還是照片, 視頻, 由計算機軟體生成的模型等