To make it the best user experience for you to work with the website, select your language.

TÌM HIỂU
THUẬT TOÁN

CERTIFIED
TOP PERFORMER
VỊ TRÍ SỐ 1
VỀ ĐỘ CHÍNH XÁC XÁC MINH
VÀ TỐC ĐỘ NHẬN DẠNG
VỊ TRÍ SỐ 3
VỀ NHẬN DẠNG
NGƯỜI ĐI BỘ VÀ ĐI XE ĐẠP
VỊ TRÍ SỐ 2
VỀ ĐỘ CHÍNH XÁC VÀ NHẬN DẠNG
HÀNH ĐỘNG TRONG LUỒNG VIDEO

ĐƯỢC X Y DỰNG THẾ NÀO
NHẬN DẠNG KHUÔN MẶT

Nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron

Mạng nơ-ron được đào tạo để xác định các đặc điểm duy nhất của một khuôn mặt để sau đó tìm các khuôn mặt tương tự trong cơ sở dữ liệu. Thuật toán NtechLab hoạt động với cơ sở dữ liệu khuôn mặt trên quy mô toàn cầu, thực hiện việc tìm kiếm trong tích tắc.

Độ chính xác nhận dạng FNMR=0.008 @FMR<10-6
250 triệuhình ảnh dưới 0,2 giây
500 triệuhình ảnh dưới 0.3 giây
1 tỷhình ảnh dưới 0.5 giây
Tốc độ nhận dạngdưới 1 giây
icon

Khi làm việc với các đặc điểm không thể khôi phục hình ảnh khuôn mặt ban đầu — điều này cho phép bạn tuân theo các quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân.

icon

Làm việc với các đặc điểm của khuôn mặt cho phép bạn sử dụng tài nguyên máy tính ít hơn hàng trăm lần so với ảnh khuôn mặt.

CÁC GIAI ĐOẠN NHẬN DẠNG

01Phát hiện khuôn mặt và hình bóng trong hình ảnh
02Chỉnh sửa ảnh biến dạng
03Trích xuất các đặc điểm trên khuôn mặt
04Xác minh hoặc nhận dạng một người

Thuật toán phân tích
khung cảnh/khung hình của chuỗi video

Chuỗi video bao gồm các khung hình hay khung cảnh. Khung hình tĩnh từ chuỗi video bao gồm một mảng pixel.
Ресурс 5

Xác định
màu của pixel

Mỗi pixel có một mã màu duy nhất. Mã màu trong bảng RGB được biểu diễn dưới dạng ba giá trị số.
icon

Mạng nơron nhận ma trận từ các giá trị pixel RGB làm đầu vào

33 333 333

Thuật toán phát hiện khuôn mặt

icon

Thuật toán xác định vị trí của các khuôn mặt trong hình ảnh

Thuật toán NtechLab có khả năng phát hiện không giới hạn số lượng khuôn mặt trong khung hình, trở thành giải pháp lý tưởng để đảm bảo an ninh ở những nơi đông người.

Tốc độ của máy phát hiện không phụ thuộc vào số lượng khuôn mặt trong khung hình.

faces-border faces-border-mb-fullEn