基于深度学习神经网络人脸识别技术

基于深度学习神经网络人脸识别技术,活体检测识别

基于深度学习神经网络人脸识别技术,活体检测识别产品背景

随着深度学习方法的应用，基于深度学习神经网络人脸识别技术技术的识别率已经得到质的提升，目前我司的基于深度学习神经网络人脸识别技术率已经达到99%。基于深度学习神经网络人脸识别技术技术与其他生物特征识别技术相吃比，在实际应用中具有天然独到的优势：通过摄像头直接获取，可以非接触的方式完成识别过程，方便快捷。目前我司的基于深度学习神经网络人脸识别技术技术已应用在金融、教育、景区、旅运、社保等领域。

基于深度学习神经网络人脸识别技术,活体检测识别产品简介

基于深度学习神经网络人脸识别技术技术主要分为两部分：

第一部为前端人脸活体检测识别，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，确保操作的为真实活体人脸。

第二部为后台基于深度学习神经网络人脸识别技术，该环节通过在活体检测识别环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。

活体检测识别技术可在移动端平台进行运算，提供android、ios平台SDK；由于人脸比对算法的运算量非常大，所以需部署在服务器端，目前支持windows、linux等主流平台。

通过基于深度学习神经网络人脸识别技术与活体检测识别技术，非常好的解决了实名认证环节存在的风险与漏洞。