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  • 廣東客運(yùn)巴士檢票刷臉車(chē)載刷卡機(jī)

    瀏覽:145 發(fā)布日期:2023-06-05 00:00:00 投稿人:佚名投稿

    網(wǎng)上關(guān)于廣東客運(yùn)巴士檢票刷臉車(chē)載刷卡機(jī)的刷卡知識(shí)比較多,也有關(guān)于廣東客運(yùn)巴士檢票刷臉車(chē)載刷卡機(jī)的問(wèn)題,今天第一pos網(wǎng)(www.lol998.com)為大家整理刷卡常見(jiàn)知識(shí),未來(lái)的我們終成一代卡神。

    本文目錄一覽:

    1、廣東客運(yùn)巴士檢票刷臉車(chē)載刷卡機(jī)

    廣東客運(yùn)巴士檢票刷臉車(chē)載刷卡機(jī)

    今天我和全國(guó)人民一起,乘坐高鐵返鄉(xiāng)

    不知道你有沒(méi)有感到不方便,每次到了上車(chē)口,每個(gè)人必須要掏出車(chē)票,或者身份證,去刷卡機(jī)上滴地一下,這樣才能進(jìn)場(chǎng)。

    為什么上車(chē)不能象進(jìn)站那樣用人臉識(shí)別呢?

    或者更快捷一點(diǎn),象支付寶一樣,直接刷臉通過(guò),既省時(shí)間,也避免了掏錢(qián)包的動(dòng)作,避免了許多危險(xiǎn)。

    實(shí)際上,這里面#大有學(xué)問(wèn)#,人臉識(shí)別有很多種不同的類(lèi)型,使用場(chǎng)景也不一樣:

    進(jìn)站口掏出身份證刷一下臉的,那叫做1比1識(shí)別;小店消費(fèi)支付寶刷臉的,叫做1:n( n<1000)識(shí)別;象我們希望的那種場(chǎng)景,火車(chē)進(jìn)站只要刷臉就上車(chē)那種,也叫做1:n識(shí)別(n>10000);

    高鐵進(jìn)站

    為什么會(huì)有這么多種算法呢?

    它們的差別在哪里?

    什么時(shí)候我們才可以只憑一張臉就坐高鐵,坐地鐵?

    用貝葉斯統(tǒng)計(jì)來(lái)分析人臉識(shí)別場(chǎng)景

    為了解決這個(gè)識(shí)別準(zhǔn)不準(zhǔn)的原則,我給大家講一下貝葉斯統(tǒng)計(jì)的條件概率。

    1:1識(shí)別是用你的身份證存儲(chǔ)圖片和現(xiàn)場(chǎng)照片進(jìn)行比對(duì);1:N是用現(xiàn)場(chǎng)拍的照片向庫(kù)里面搜索進(jìn)行比對(duì);

    人臉識(shí)別準(zhǔn)確率都差不多,商用的基本上在98%以上。那為什么在火車(chē)進(jìn)站時(shí)不能用1:N進(jìn)行比較呢?

    這是因?yàn)槟惚葘?duì)的樣本數(shù)量不一樣,1:1比對(duì),你的樣本數(shù)量只有一個(gè),當(dāng)用你的照片和這一個(gè)結(jié)果進(jìn)行比較時(shí),比較成功的概率就是98%。

    P(真)=1-P(假)

    其中P(真)是識(shí)別準(zhǔn)確率,P(假)是識(shí)別錯(cuò)誤率。

    此時(shí)樣本只有一個(gè),那么P(真)的結(jié)果就是98%;

    但是一旦樣本數(shù)量多的話,有1萬(wàn)個(gè),那么P(真)的概率不僅包括本人是真,檢查真的情況,也會(huì)包括其它人員通過(guò)人臉識(shí)別,檢查為真的情況。

    P(真)=本人且檢驗(yàn)結(jié)果為真/(本人且檢驗(yàn)結(jié)果為真+非本人且檢驗(yàn)結(jié)果為真)

    樣本為1人和樣本為1萬(wàn)人的實(shí)際準(zhǔn)確率

    所以大家可以看到,如果是1:1的檢驗(yàn),由于樣本很少,除非找到孿生姐妹來(lái)用你的身份證,剛好比較通過(guò),這個(gè)屬于惡意行為,暫不討論。

    按照統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)說(shuō),1:1的終驗(yàn)結(jié)果就是98%,這個(gè)結(jié)果應(yīng)該是可以接受的,當(dāng)然如果測(cè)不準(zhǔn)你可以找車(chē)站工作人員處理。

    但是當(dāng)進(jìn)站的人超過(guò)1萬(wàn)個(gè)時(shí),假設(shè)機(jī)器的誤差在98%左右,那么準(zhǔn)確率應(yīng)該是:

    0.98/(0.98+200)=0.49%

    結(jié)果竟然是0.49%的準(zhǔn)確率!

    真是可怕!

    這個(gè)結(jié)論告訴我們,哪怕你的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到了98%以上,但是對(duì)于火車(chē)站這種萬(wàn)人級(jí)別的場(chǎng)景,由于人的相似性,最后的準(zhǔn)確率只有0.49%,很多并不是此人的乘客可能把你的票給扣了。

    雖然目前的科學(xué)技術(shù)還是在不斷的進(jìn)步,可能人臉識(shí)別的準(zhǔn)確率達(dá)到了99.99%,不過(guò)我想就算這樣,1萬(wàn)個(gè)人的準(zhǔn)確率還是只有50%,因?yàn)榭赡苷业揭粋€(gè)和你長(zhǎng)得差不多的,他也檢測(cè)通過(guò)。

    人臉識(shí)別技術(shù)

    那我還沒(méi)進(jìn)站我的票被別人用了,你說(shuō)氣不氣?

    如果應(yīng)用在地鐵這種百萬(wàn)人級(jí)別的場(chǎng)景中,根本沒(méi)有可行性,一不小心,你的支付寶一天到晚就會(huì)滴個(gè)不停。

    所以你暫時(shí)還看不到地鐵會(huì)接受人臉識(shí)別。

    那么為什么支付寶敢于用人臉識(shí)別這個(gè)場(chǎng)景來(lái)做商店支付

    我想有三個(gè)原因:

    第一他的準(zhǔn)確率很可能達(dá)到了99.99%以上。第二應(yīng)用在一些商店的場(chǎng)景中,實(shí)際上注冊(cè)購(gòu)物的人數(shù)并不會(huì)超過(guò)1千人,數(shù)量可控,這樣如果按99.99%的概率,1000人來(lái)計(jì)算的話,實(shí)際準(zhǔn)確率應(yīng)該是0.9999/(0.9999+0.1)= 90%,還在可以接受的范圍。當(dāng)然阿里也有說(shuō)達(dá)到了百萬(wàn)分之一,如果真的有百萬(wàn)分之一的話,那就是99.9999%那么在千人商店中,準(zhǔn)確率會(huì)大于99.9%,基本上可以接受。第三是大家在刷臉時(shí)大部分都會(huì)看一下是不是本人,如果不是本人都會(huì)退錢(qián),惡意的也少見(jiàn),因?yàn)榭梢运菰矗阌脛e個(gè)的支付寶買(mǎi)單,就象銀行卡給你吐錯(cuò)鈔票一樣。

    支付寶也會(huì)結(jié)合一些大數(shù)據(jù)的判斷來(lái)確認(rèn)此人的消費(fèi)是否有問(wèn)題,如果有人投訴的話客服會(huì)及時(shí)處理。

    所以它一定是借助了人臉識(shí)別之外的一些工具和算法,以及這個(gè)人的購(gòu)物習(xí)慣來(lái)做這個(gè)工作的,以確保達(dá)到百萬(wàn)分之一的錯(cuò)誤率。

    但不管怎么說(shuō),我還是不敢在門(mén)店注冊(cè)人臉購(gòu)物,萬(wàn)一自已冷不丁發(fā)現(xiàn)支付寶被閃扣了多少多少錢(qián),那該多心痛啊。

    刷臉支付

    那人臉門(mén)禁是不是安全?

    現(xiàn)在大量的樓宇,智慧工廠都采用了人臉識(shí)別的方式,實(shí)現(xiàn)無(wú)感進(jìn)入,那這樣是不是安全呢。

    總得來(lái)說(shuō)還可以,因?yàn)榇蟛糠值臉怯顖?chǎng)景人數(shù)都在萬(wàn)人之內(nèi),此為人臉門(mén)禁是熟人出入,如果誰(shuí)發(fā)現(xiàn)打錯(cuò)了卡隨時(shí)會(huì)報(bào)警,對(duì)算法進(jìn)行調(diào)整和修正。

    現(xiàn)在釘釘發(fā)布的人臉門(mén)禁精度在99.99%左右,基本上能滿(mǎn)足大部分門(mén)禁考勤的需求,而且作為門(mén)禁考勤機(jī),大部分都有訓(xùn)練系統(tǒng)。

    人臉門(mén)禁機(jī)

    每天你進(jìn)出門(mén)禁時(shí)的照片,會(huì)在數(shù)據(jù)模型中進(jìn)一步訓(xùn)練,加深系統(tǒng)的印象,促使門(mén)禁的精度進(jìn)一步提升,大大超過(guò)最初安裝的精度。

    機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

    而且,很少有人以身試法,去試下能不能進(jìn)別家樓宇的門(mén)禁,這就造成出錯(cuò)的可能性非常低。

    未來(lái)人臉識(shí)別的發(fā)展

    人臉的使用場(chǎng)景很多,但目前商用的主要還是1比1人臉識(shí)別,可以代替很多上門(mén)的認(rèn)證,辦證服務(wù)工作,因?yàn)樗目煽啃愿摺?/p>

    但是隨著人臉庫(kù)的增加,識(shí)別精度和準(zhǔn)確度就會(huì)大幅度下降,就算是號(hào)稱(chēng)百萬(wàn)分之一的精度,如果到了城市的億級(jí)人像庫(kù)里,由于大量負(fù)樣本的存在,實(shí)際準(zhǔn)確率還是會(huì)降為1%。

    但是不是1比n算法,大于10萬(wàn),100萬(wàn)的算法就沒(méi)有用了呢?

    這也不是,公安人員抓罪犯,或者縮小嫌疑人員排查范圍就用到1比100萬(wàn),甚至1比1億的人臉庫(kù)。

    一方面這些大型業(yè)務(wù)的人臉庫(kù)都反復(fù)訓(xùn)練,精度達(dá)到了小數(shù)點(diǎn)之后n個(gè)9,減輕工作壓力。另一方面精度不夠也不怕,對(duì)于重點(diǎn)人員或者重點(diǎn)事件的篩選,只要找到相應(yīng)的嫌疑人員,可以進(jìn)行深度的情報(bào)分析和挖掘。

    結(jié)合大數(shù)據(jù)進(jìn)行情報(bào)分析,分析該人員其它活動(dòng)和行為軌跡,就能夠在縮小了范圍的圈子中,如200人,很快地找到相關(guān)的嫌疑人員,再進(jìn)行更進(jìn)一步的分析。

    完全刷臉的時(shí)代即將帶來(lái),技術(shù)給我們方便,也會(huì)帶來(lái)各種各樣的安全隱患。

    希望大家今后在遇到需要人臉識(shí)別的場(chǎng)景也非常謹(jǐn)慎,避免不當(dāng)泄露自已的信息,以造成相應(yīng)的財(cái)產(chǎn)損失。

    人臉就是你的數(shù)字化簽名!

    人臉簽名

    以上就是關(guān)于廣東客運(yùn)巴士檢票刷臉車(chē)載刷卡機(jī)的知識(shí),后面我們會(huì)繼續(xù)為大家整理關(guān)于廣東客運(yùn)巴士檢票刷臉車(chē)載刷卡機(jī)的知識(shí),希望能夠幫助到大家!

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