ROVER C5-FR1.5人臉識別伺服器有哪些具體的效能特性？
隨著人臉識別技術的普及，應用範圍越來越廣，而大家都停留在演算法層面的介紹，下面小編就來介紹一款經典產品：ROVER C5-FR1.5人臉識別伺服器。
ROVER C5-FR1.5人臉識別伺服器的產品功能特性
1.1 人員管理
區域管理：用於區域的新增、修改、刪除、查詢；
模板管理：主要為區域內進行人員的增、改、刪、查和新增模板等操作；
許可權管理：用於增加、編輯、刪除、查詢系統的管理員。
1.2 裝置管理
識別伺服器管理：主要是對識別伺服器的新增、編輯、刪除、查詢，能夠在列表中看到識別伺服器的連線狀態。
攝像頭管理：對識別伺服器下掛的攝像頭進行新增、編輯、刪除和查詢，能夠在列表中看到攝像頭的連線狀態。
解析伺服器管理：對解析服務所在的伺服器進行新增、編輯和刪除的操作。
攝像機認證管理：為保證系統可用性，對攝像機進行認證的操作。
1.3 記錄查詢
識別記錄查詢：對系統識別出的人員記錄進行查詢。識別記錄中會顯示出識別的時間、地點和被識別人員的資訊。識別記錄可快速追加模板。
抓拍記錄查詢：對未確定身份的人員進行查詢。抓拍記錄中的人員包括兩種:
普通抓拍和陌生人。記錄中會顯示出抓拍的時間、地點和被抓拍人員的照片。抓拍記錄可上傳為模板。
1.4 圖片檢索
圖片檢索：圖片檢索是通過上傳目標人的照片，然後檢索其是否出現在識別記錄、抓拍記錄中，或者是否被新增為模板。
1.5人臉資訊庫
建立一套完整的人臉資訊庫，身份證號、姓名、出身年月、家庭住址、身高、年齡等資訊與人臉圖片進行關聯。
1.6黑名單報警
建立一套黑名單人臉資訊庫，當黑名單人員進入抓拍區域時，系統聯動報警，執法人員可快速應對處理。
1.7白/紅名單放行
建立一套紅/白名單人臉資訊庫，當白名單人員進入抓拍區域時，系統自動放行。當紅名單人員進入抓拍區域時，系統提醒並放行。並將過往資訊儲存到系統資料庫中。
1.8門禁（道閘）聯動
建立一套門禁（道閘）聯動系統，當錄入系統的需放行人員進出時，系統與門禁（道閘）聯動自動放行，無需刷卡。
1.9視訊監控/儲存
建立一套視訊監控系統，作為輔助人臉識別圖片的實時視訊監控影象，保證人臉抓拍圖片與視訊影象的實時顯示。建立一套視訊儲存系統，人臉識別圖片的比對實現對黑名單人員的實時報警，事後可通過錄像查詢當時的視訊資料以達到取證的目的。
1.10介面呼叫
把識別結果傳遞給第三方平臺，人臉識別伺服器做為第三方整合平臺的一部分，把實時視訊抓拍到的人臉與黑白名單庫、人臉庫對比的結果傳遞到第三方平臺，第三方平臺再做相關業務的處理，介面傳遞方式各種各樣，SDK、資料庫、SOCKET、HTTP等各種協議支援。
1.11業務系統對接
通過人臉識別伺服器從第三方平臺讀取到業務資料，比如學生資訊、VIP客戶資訊，再與識別到的人員身份資訊進行關聯，在人臉識別伺服器上再做定製化業務功能擴充套件，比如識別學生的班級、一卡通等資訊，或者對應VIP客戶的服務經理、消費記錄、愛好等等方式，並通知對應服務經理主動服務等。
1.12視覺化呈現
通過採集到的人臉對應的地點、時間、停留時間等資訊，對每個人員在布控的多個攝像頭採集到的相關資訊進行關聯處理及呈現，並在離線的4KGIS地圖上以圖形的形式呈現出來，以最直觀的方式看到人員的活動情況。
ROVER C5-FR1.5人臉識別伺服器的產品效能指標
本系統效能指標可通過以下幾項指標來進行比較，包括人臉抓拍率、建模成功率和比對效能。GPU核心在效能上有很大的突破，理想環境下抓拍率和識別率接近100%，誤識率和拒識率幾乎忽略不計，GPU演算法即深度學習演算法，深度學習是為了能夠得到有助於理解圖片、文字等資料所表述的意義而進行的多層次的表示和抽取的學習。
²2.1人臉抓拍率
對於光線較好的監控環境下，正常的人臉抓拍率幾乎可以達到 100%（其中抓拍到的人臉姿態偏轉在左右 60 度之內、上下偏轉 30 度之內），經過攝像機的人全被準確抓拍。
²2.2建模成功率
由於當前的人臉識別主要針對準正面人臉進行（左右偏轉 15 度，上下偏轉5 度，臉部區域解析度不能低於 80*80 個畫素，且成像清晰），因此在建模時必須要對抓拍到的人臉圖片進行篩選。如果滿足上述條件，建模成功率不低於99.6%，即 100 個人經過，幾乎所有人的臉部圖片能夠符合建模標準。
²2.3比對效能
人臉比對效能與模版庫註冊影象質量和模版庫資料庫大小密切相關，效能指標主要由兩個指標進行衡量：誤拒率和誤識率，誤拒率是指黑名單人員漏報的比率，誤識率是指錯誤報警的比率。
一般情況下如果錯誤報警越多（誤識率越高），那麼漏報的可能性就越小（誤拒率越低），如果錯誤報警越少（誤識率越低），那麼漏報的可能性就越大（誤拒率越高）。
在非常理想情況下（註冊影象的採集環境與真實監控環境接近，包括相機型號與架設角度一致且近一年之內採集），誤識率和誤拒率幾乎可忽略不計，也就是說接近 100%為正確識別，非理想環境下（高光，背光，反光等環境）系統可以根據客戶實際需要設定不同人臉相似度閥值來調節誤識率和誤拒率之間關係。
另外，人臉比對效能和模版庫註冊影象質量、大小、環境、光線等因素影響很大，具體比對效能視實際場景及實際註冊影象質量而定。兩張圖片識別過程：定位+特徵提取+比對，不超過 1S。2張圖片從定位、提特徵到比對出識別結果的時間，平均耗時 0.11s 特徵都在記憶體中，一百萬次比對，用時 0.9 秒。
2.4、人臉識別核心
支援多執行緒呼叫，自然光簡化版<50M，高階版<240M，執行空間申請 RAM<1.2G，紅外核心庫 3M，執行空間申請 RAM <3M，人臉特徵模板大小：單張約 1KB;
2.5、人臉識別：
●檢測到人臉的理想雙眼距在 40 個畫素以上，識別的理想雙眼距在 50 個畫素以上；
●Android 最大定位眼距 500 畫素以內，PC 預設最大定位眼距 1500 畫素以內。
●能夠對人臉影象進行識別，正確識別率 95%以上；
●支援多人臉定位，單張圖片可定位識別 8 人以上；
ROVER C5-FR1.5人臉識別伺服器的產品裝置引數
專案 描述
產品型號 ROVER C5-FR1.5人臉識別伺服器
人臉檢測 檢測、人臉資訊
人臉識別 識別使用者身份
年齡識別 識別人年齡戒年齡段
性別識別 判別性別：男、女
表情識別 識別高興、生氣、傷心、驚訝、面無表情。
距離檢測 檢測攝像頭到人的距離
姿態檢測 檢測擡頭、低頭、左轉頭、右轉頭
眨眼檢測 檢測睜眼、閉眼
照片防偽 活體檢測，杜絕照片人臉和視訊人臉攻擊
處理器 INTEL I7 CPU，4.0GHZ，64位，四核八執行緒
記憶體 8MB三級快取標配4G，8G DDR4 2400MHZ
晶片組 Intel晶片組
視訊優化 OPENGL 4.4，DX12, SSE4.2, AVX2
網路介面 Intel 100M/1000M乙太網介面，2.4G/5G雙頻WIFI ，達876Mbps
SSD硬碟 128G SSD，隨機讀速度大於2800M位元組/ 秒，隨機寫速度達到680M位元組/ 秒
預裝軟體 ROVER C5-FR1.5人臉識別系統
儲存擴充套件 支援外接USB 3.0介面擴充套件櫃，最大支援2臺擴充套件櫃
顯示介面 4K高清顯示，雙介面可接各種屏：一個HDMI，一個MINI-DP，可轉HDMI/DVI/大DP/VGA標配MINI-DP轉大DP，支援4K(3840*2160@60Hz)輸出
其它介面 支援MAC介面，TYPE-C介面，藍芽4.0，可接各種高靈敏度無線外設。
智慧散熱 內建風扇，智慧風冷散熱，CPU大於60度開始風冷散熱，超低噪音，
視訊路數 單機分析10路主碼流，24路子碼流，多機可無縫級聯。
語言支援 英文，簡體中文
電源 65瓦19V外接獨立電源。
重量 1kg
外形尺寸 113*108*30mm，超小體積，外型美觀，可放置於會議室等場合