百度人脸识别技术在企业人员管理智能化领域的应用分析

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  • 51CTO
  • 2018-12-19 18:12

众所周知,人、事、物是企业管理的三大核心要素,人员管理更是每个企业关心的热点话题,本文将探讨一下如何利用百度人脸识别技术做好企业的智能化管理。

日常工作中有很多事在不断浪费我们的时间,有一些被忽略的细节会威胁企业安全,如何利用百度的人脸技术帮助企业更好的进行管理呢?

如日常的员工管理场景,通勤、考勤,可以提高员工的管理效率。针对安全监控场景,进行黑白名单识别、异常行为分析,可以提升工作环境的安全性,提高安防监控的效率,解决效率低、不便捷、安全性差的问题。

百度闸机通行方案可以毫秒级开门,增加安全系数。多人同时考勤,可以提高考勤的效率,自助刷脸签到,也可以让签到的效率更高,接下来将分别介绍一下这几个场景是如何实现的。

百度人脸闸机通行方案

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人脸闸机可以分为人脸注册和人脸识别,注册阶段,用户通过手机等设备上传自己的个人照片,提取特征,注册记录人脸库,并将人脸信息和员工信息进行打通,得到包含全部员工的人脸库。

在识别阶段,当用户到达闸机的采集区后,首先对采集到的照片进行质量判断活体检测,保证采集到照片的质量,并且确保用户为真人。将满足要求的照片送到员工库中进行查询,查询的结果包含员工的性能和相似度的分数。对于达到相似度分数要求的,闸机响应放行。

实际上,很多人会担心人脸闸机的速度不够快,或者安全性不够高。

速度方面:

百度提供的闸机专项版的SDK,能够实时获取人脸,百度人脸识别API可以实现毫秒级别的响应速度。同时也可以通过使用长焦摄像头采集人脸信息,综合分析人脸的大小和采集距离,做到提前开门,实现即到即开的用户感知。这两个策略可以保证闸机开门的时间在一到两秒内。

安全性方面:

百度提供双目活体、在线活体检测接口,能够有效抵御手机屏幕、三维的攻击,同时还可以防止尾随。例如,当系统检测到一张可以放行的人脸,但是有多个人混合在一起的场景,这时闸机可以拒绝开门,并在前端提示有人尾随,可以很好的提高安全性。

人脸闸机的部署方式有两种:

第一种:摄像头和闸机主体相配合,通过摄像头采集人脸,控制闸机放行。

第二种:带显示屏的闸机头,前端屏幕展示识别的结果并可以设置屏幕互动。如:欢迎您,辛苦啦。

目前,百度科技园的人脸识别闸机已经稳定运行一年有余,百度的合作伙伴康行科技也将人脸闸机部署到广晟中人建设有限公司,实现一秒钟内完成闸机捕捉的过程,相比传统的闸机只快不慢。

百度人脸考勤方案

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百度人脸考勤方案的主要流程和闸机方案相似,首先是将人脸与员工信息建立联系,然后通过设备采集人脸进行考勤记录。

考勤分为内勤和外勤,内勤用户可以通过一体机,外勤用户可能需要手机或者是移动考勤机的方式进行移动考勤。

由于考勤的特殊性,可能存在设备无法连网、员工考勤时间较集中、排队考勤效率低下的问题,为了解决网络问题,百度提供了离线识别SDK和私有化部署包两种方案:

离线识别SDK:可以支持万级人脸库的搜索。

私有化部署包:可部署到本地服务器,支持人脸百万级高并发处理,毫秒级输出搜索结果。

为解决效率问题,建议使用网络摄像头或者人脸抓拍摄像头,同时采集多张人脸,进行多人同时考勤,提高考勤效率。

移动考勤和一体机考勤在业务处理时也需要有相同的处理策略:

相同点:

为了减少网络传输,提高处理速度,在采集图片阶段需要对图片进行裁剪压缩。

对于并发过高的情况,处理并发请求时,需要对请求进行排队处理。

不同点:

对于使用移动考勤的外勤人员,由于工作地点不断变化,可以使用百度地图的PUI数据进行GPS定位,或者让员工来上传工作所在地的地标建筑物照片辅助判断。目前百度的合作伙伴用友已经通过集成百度的SDK和API实现了刷脸考勤功能,走在了AI升级的前列。天津威腾开发的考勤一体机,已开始进行正式售卖,可以直接在百度AI开放平台的AI市场上进行购买。

百度人脸签到方案

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签到的主要流程和考勤方案相似,首先是将人脸和员工信息建立联系,然后通过手机、iPad和摄像头等设备采集人脸,进行签到记录。

签到场景有一些独特的属性,签到设备会受到现场环境的影响,出现签到失败的情况,因此在部署时需要注意两点:

一、避免光线过暗或者过亮;

二、采集人脸时的角度和距离(正脸,旋转角度小于20度)。

百度人脸支付的方案

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在人脸支付场景,需要把用户账户上的资金转移出来。因此,需要在用户注册阶段将用户的人脸和账户进行ID映射和打通。

谈到支付,不可避免的就会担心安全性。

为了提高安全性,百度提供三种策略:

第一种:利用图片的活体检测和近红外、3D结构光的活体检测,保证刷脸的人是真人,而不是盗刷行为。

第二种:可以在用户进行大额消费时增加二次验证的环节。

例如,设置一个1000元的单次大额消费门槛,如果消费者一次消费2000元,那么用户需要在消费的同时输入手机后四位进行二次验证,来保证支付的安全性。

第三种:防误刷方案。

如果在刷脸时出现多张人脸,可以设置只检测面积最大的那一张人脸,来保证站的最近的那个人会被扣款,而不是后面的那些人。同时,也可以限制最小人脸的像素,不在范围内的不计费。

在人脸支付环节还有美颜小应用,通过美颜让用户开心消费。

人脸识别与安全监控场景结合

每个公司都有安全监控需求,传统监控主要靠人眼或是一些基础的摄像机进行监控,来配合安保人员来完成安全监控,对于一些面积比较大的办公区域,又会提升安保的人力成本,既无法做到实时监控,也无法做到提前预警。

如果在监控系统上通过集成人脸识别和人体识别的技术,通过AI能力来代替人眼,做到监控预警,可以很好的解决人力成本和实时性的问题。

安全监控方案

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安全监控方案可以分为人脸注册和安全监控两个模块。

人脸注册模块:

通过员工上传自己的人脸信息,创建白名单库,通过和公安系统打通,来获取犯罪在逃人员的信息,创建黑名单库。这两个名单库结合起来,就是黑白名单识别的底库。

安全监控模块:

通过摄像头来实时采集图像信息,对于采集到的人脸信息,可以通过提取特征的方式,到黑白名单库中进行比对和查找,判断当前这个人是否是可疑人员。同时,可以记录用户出现的时间,配合摄像头的部署位置,可以输出用户的行为轨迹。

针对摄像头采集到的人体信息,可以通过人体识别技术进行异常行为的判断,如果发现异常行为,需要在前端给值班人员发出威胁警告,接下来到固定的位置去查看是否需要人为干预。

安全监控方案的实现过程中会有两个难点:

一个是摄像头的部署;

另一个是人体姿态分析的设计。

摄像头部署:

需要保证能够捕捉到更尽可能多的用户图像,而且要保证采集到的人脸是一个清晰的正脸。因此,摄像头最好要架设在大门口、楼梯口、电梯口等必经之地。架设角度方面,也需要尽量保持采集的角度,让水平的夹角尽可能小,可以避免人脸旋转角度过大,导致后期识别处理出现问题的情况。

人体姿态分析:

姿态分析需要用到人体识别的能力。通过获取人体的关键点,以及异常行为规则的定义,判断是否出现异常行为。

例如,当一个人身体的所有关键点都贴着地面,而且持续时间在30秒以上,极有可能出现了晕厥的情况,对于这类风险状态,可以通过前端的界面去提示值班人员。这些异常行为的规则可以自行定义,满足个性化需求。

安全监控方案的两种实现方式:

第一种:通过网络摄像头进行图像采集,这种方案需要配合百度的视频抽帧,通过将网络摄像头输出的视频流转码解析为图片,进入百度人脸识别服务进行处理,从而进行业务处理的判断。

第二种:人脸抓拍摄像头不需要抽帧服务,因为人脸抓拍摄像头里面集成了人脸检测的能力,可以判断视频流中人脸的位置,直接进行人脸识别的调用和处理。

两种方案的利弊

网络摄像头方案:可以利用已有的摄像头进行处理,成本更低,但是实现会更复杂一些。

抓拍方案:难度更低,更方便,但也更贵。

在和开发者合作的过程中,百度一直扮演赋能的角色,提供API、SDK和私有化部署包,可以很好的满足离线、在线等多种需求,也提供人脸的签到系统。

据悉,近期百度正在跟一些硬件合作伙伴研发开发过程中所必须的硬件,如镜头模组、网络摄像头、人脸抓拍摄像头、人脸闸机和开发套件等。

同时,百度也会直接提供一些开发工具,来降低开发者的开发成本。

人脸识别方案所使用的硬件和开发工具解析

目前百度有非常多的合作伙伴在为此提供相关的硬件

Cella提供的单目红外摄像头

文安智能提供的人脸抓拍摄像头

感创提供的人脸识别抓拍机

康行提供的人脸门禁机

这些硬件都在百度AI市场(http://ai.baidu.com/market/ )上进行售卖,在AI市场同时售卖的还有百度人脸识别开发套件,套件中提供了人脸识别开发所必须的一些组件,包括离线识别SDK,人脸识别专用摄像头,开发主板,以及高清屏幕。

这套组件可以大幅提高产品的应用速度,可应用于闸机、门禁、考勤机和人证核验机等场景,且与考勤场景十分契合。

以上是百度人脸识别技术在企业人员管理智、安全监控方面的解决方案介绍、场景解析,以及相关的硬件,更多人脸相关产品可访问: ai.baidu.com 。


来源:51CTO作者:摘编编辑:leilei

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