얼굴 인식 및 얼굴 검색

Face PSIM은 공공장소, 출입 통제가 필요한 중요 인프라 사이트, 소매점, HoReCa 및 도박 시설에 적합한 솔루션입니다.

딥 러닝 알고리즘

Face PSIM의 얼굴 인식은 DNN(Deep Neural Network, 심층 신경망)을 기반으로 합니다. 이전 "non-DNN" 세대에 일반적이었던 인식 문제는 더 이상 발생하지 않습니다.

신경망 알고리즘은 인간의 두뇌가 작동하는 방식을 모방해서 만든 머신러닝 기법의 일종인 인공 지능입니다. 얼굴을 숫자로 나타낸 벡터에 매핑하기 위해 DNN 학습에 레이블 된 얼굴이 있는 대량의 데이터 세트가 사용되었습니다. 학습이 이루어지면 이전에 본 적 없는 얼굴을 포함한 모든 얼굴을 비교할 수 있습니다.

DNN을 사용한 얼굴 인식은 카메라 각도, 조명, 헤어스타일, 표정, 안경이나 다른 변형 사항에 관계없이 최상의 예측 결과를 제공합니다. 최신 알고리즘은 인간의 능력을 뛰어넘을 정도로 잘 작동합니다.

Face PSIM 작동 방식

라이브 비디오

Face PSIM은 카메라 영상에서 자동으로 얼굴을 선택합니다.
직원 액세스 리스트나 블랙리스트와 같은 데이터베이스에 있는 얼굴과 비교합니다.
정해진 유사도(높음 또는 낮음)에 따라 시스템에 의해 문이 잠기거나 잠금 해제되고 보안 요원에게 경고를 보내는 등의 작업이 수행됩니다.
얼굴 인식 시스템을 출입 통제에 사용하여 근태 관리 시스템의 일부로 활용할 수 있습니다.

비디오 영상 검색

사진, 영상, 합성한 사진에 맞는 얼굴을 빠르게 찾아 이벤트 영상으로 바로 이동할 수 있습니다.

통계 수집

Face PSIM을 피플 카운터로 사용하여 순방문자 수 및 총방문자 수, 성별 및 연령을 확인하고 비즈니스 분석 리포트를 받아보세요.

Face PSIM 활용

기차역, 경기장, 공항, 지하철 등의 군중 관리 및 보안

출입통제, 테러 방지 및 수사

카지노

블랙리스트, 도박중독자 및 사기꾼의 입장을 제한합니다. VIP 고객을 식별하고 위치를 추적합니다. 사기를 조사하고 방지하기 위해 영상을 검색합니다.

리테일 및 HoReCa

안전 및 자산 손실 방지: 절도범 및 범죄자에 대한 조기 경고 효과가 있습니다.
고객 서비스: VIP 고객을 식별합니다.
마케팅: 총방문자 및 순방문자의 수를 계산합니다. 방문자의 인구 통계 특성(성별 및 연령)을 살펴볼 수 있습니다. 통계를 보고합니다.
시간 및 출석: 직원의 근무 시간을 추적하고 보고서를 작성합니다.

수사

사진, 스냅샷, 합성 사진을 업로드하여 용의자와 관련된 영상 에피소드를 신속하게 찾아냅니다.

현장: 검색하고자 하는 사람이 언제 어디서 나타났는지, 그리고 그 장소에서 무엇을 했는지 정확히 찾아냅니다.

안전 도시 프로젝트: 용의자가 자주 방문하는 장소 및 마지막으로 출몰한 장소를 찾습니다.

출입통제 시스템

사람이 카드 리더에 액세스 카드를 갖다 댑니다. Face PSIM은 카메라에 찍힌 얼굴을 캡처하고 ACS 데이터베이스를 재빨리 훑으며 처리합니다. 정해진 유사도에 따라 자동으로 출입이 가능케할 수 있으며 유사도가 너무 낮은 경우에는 운영자에게 알립니다. 작업자 한 명이 여러 체크포인트를 처리할 수 있습니다.