企業(yè)部署面部識別解決方案的硬件需求可能因應(yīng)用程序而異，并非每種情況都需要最高分辨率的攝像機(jī)或最高的計(jì)算能力，并且每個應(yīng)用場景面臨的環(huán)境都有所不同（例如照明、擁擠、天氣等）。
通常，為了部署面部識別系統(tǒng)，需要的是經(jīng)過良好調(diào)整的相機(jī)，本地計(jì)算能力和軟件。硬件系統(tǒng)必須與適當(dāng)?shù)挠?jì)算能力配對才能有效地運(yùn)行面部檢測，這取決于您是在管理高密度還是低密度的環(huán)境。
但是，硬件要求可能會因應(yīng)用程序和部署體系結(jié)構(gòu)而有很大差異。例如，安全訪問環(huán)節(jié)，可以利用幀率較低的低分辨率相機(jī)，并且需要較少的計(jì)算能力(除了部署更少的相機(jī))，這有效地降低了總數(shù)擁有成本(TCO)，計(jì)算機(jī)視覺副總裁兼SAFR和RealNetworks總經(jīng)理Dan Grimm解釋道。
另一方面，在使用關(guān)注列表時(shí)，部署更多相機(jī)可以提高準(zhǔn)確性和性能。Grimm補(bǔ)充表示，“如果面部識別平臺，通過在云中的邊緣和識別做檢測支持分布式架構(gòu)，那么你不僅降低了TCO，你也增加了你了大規(guī)模的方式在擴(kuò)展能力。”
在人臉識別的早期階段，通常需要在準(zhǔn)確度和設(shè)備功率之間進(jìn)行權(quán)衡。Ever AI首席執(zhí)行官Doug Aley表示，“無論是在芯片組，帶寬要求還是相機(jī)分辨率方面，低功耗設(shè)備的精度都會降低?！?/p>
今天Ever AI已經(jīng)成功地部署了從單核心傳統(tǒng)處理器到一系列高性能GPU(如NVIDIA)的所有產(chǎn)品?！艾F(xiàn)在有像我們這樣的其他公司，準(zhǔn)確性權(quán)衡不再是一個問題，”Aley補(bǔ)充道。
如今，速度是主要變化的來源 - 硬件越強(qiáng)大，匹配速度越快，整體用戶體驗(yàn)越快。
Aley解釋說，大多數(shù)現(xiàn)代芯片組，尤其是四核芯片組，都會非常快。此外，今天的人臉識別模型以及構(gòu)建這些模型的框架越來越擅長處理低功耗芯片組。
美國智能安全系統(tǒng)(ISS)銷售總監(jiān)Shawn Mather 突出了硬件并發(fā)癥的軟件集成問題。但是，軟件提供商可以通過使其解決方案與VMS解決方案和電子門禁控制解決方案兼容來克服這些挑戰(zhàn)。
人臉選擇部署的人臉識別類型 - 二維或三維人臉識別技術(shù)也可能帶來一系列特定的挑戰(zhàn)和要求。MarketsandMarkets的一份報(bào)告指出，早期2D人臉識別技術(shù)捕獲的圖像高度依賴于照明，這意味著光線不足會嚴(yán)重影響圖像質(zhì)量。另一個挑戰(zhàn)是“軟件工具和生物識別硬件設(shè)備之間的集成不兼容”。
然而，該報(bào)告預(yù)計(jì)3D技術(shù)在未來幾年將擁有最大的市場份額。與2D技術(shù)不同，3D技術(shù)不依賴于照明。這使它能夠在不受控制的環(huán)境中捕獲更高質(zhì)量的圖像，例如光線不足或完全黑暗的區(qū)域。
未來幾年還需要考慮的是人臉識別攝像頭，識別過程在前端進(jìn)行。然而，這些類型的攝像機(jī)需要強(qiáng)大的計(jì)算能力，因?yàn)樗杏糜谧R別的工具都是板載的。雖然有幾家相機(jī)公司正在開發(fā)人臉識別相機(jī)，但整體市場仍然處于剛剛起步的狀態(tài)，但未來可能會有所期待。
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