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传统人脸识别系统的缺点：
人脸识别系统通常包括图像摄取、人脸定位、图像预处理及人脸识别四个部分。现有的人脸识别系统已具备深度学习的能力，也就是说，在获取了大量人脸图像后，系统会通过大量运算来学习人与人之间面部特征有何区别，从而实现高精度的人脸识别。
传统人脸识别方案运作过程
但是由于深度学习框架的高运算量特点，目前人脸识别算法通常依靠后台的服务器端来实现：摄像头捕捉到人脸后，先通过无线将数据传到服务器后台，再进行人脸识别处理。这样的工程不仅费时，且成本高昂。
人脸识别小盒
而有了“人脸识别小盒”后，所有的运算过程都将在这个小盒子当中完成，省去了无线传输的过程，同时不再需要庞大的后台服务器了。
人脸识别小盒是一块名片大小的盒子，基于最新的嵌入式人脸识别技术，连接上摄像头就能够实时检测人脸，并识别人的身份、年龄、性别等属性。除了识别人脸外，这个“小盒子”还能识别上千种物品。
“人脸识别小盒”与鼠标对比图
嵌入式人脸识别方案的难点和优点：
与传统服务器方案相比，嵌入式方案的难点是针对平台运算与存储性能有限，如何选择适合的可用于嵌入式平台的深度网络模型；同时，在保证高识别率的前提下，对深度网络模型进行压缩与速度优化。
与传统服务器方案相比，嵌入式方案最直接的优点是硬件设备尺寸小，大大拓宽了人脸识别的应用场景。优点二是可将检测与识别在前端实现，从而避免了大量视频或图像数据传输的问题，在安全性、成本、实用性等方面都有着明显的优势。
此外，嵌入式方案可作为服务器方案的“分体化”选择：在处理多个场景时，服务器方案需要将多路摄像头数据传输到服务器统一进行处理；而嵌入式方案可在前端针对每一路摄像头进行独立处理，从而避免了服务器的分布式管理。
能看到摄像头的地方都能用
人脸识别记录及曝光闯红灯的行人
由于“小盒”体积小、成本低的特点，几乎只要能看到摄像头的地方，都可以安装。首先在安防方面，它可以做到比人工更精确，更智能；可24小时无休地工作，并且对于可疑人物及意外情况（例如火灾）进行识别，自动发出警报。
其次，“人脸识别小盒”还可以成为机器人的大脑。装载了人脸识别系统的机器人不仅可以跟人类产生更亲密的互动，还可以承担工厂的智能化管理任务。利用其人脸识别加物体识别的功能，机器人可以更好地认识周围的环境，了解车间里有什么东西，甚至对什么人进到车间来拿走了什么都一清二楚。
此外，人脸识别也逐渐进入了服务领域，例如现在兴起的无人超市，其主要目的在于获取顾客的购物大数据，比如消费习惯，以便提升服务质量，做出商业决策等。
行业分类 : 安防监控
开发平台 :
交付形式 : PCBA
性能参数 : “小盒”体积小、成本低
应用场景 : 无人超市等由于“小盒”体积小、成本低的特点，几乎只要能看到摄像头的地方，都可以安装。
