臉部人格分析

革命性預測篩選AI技術 - 偵查匿名罪犯/恐怖分子

我們生活在一個危險的世界裡,恐怖分子和罪犯很容易與普通民眾混在一起; 其中絕大多數人是情報界和當局所不知道的。因此,在機場,火車站,政府和公共建築,邊境管制和大型事件等公共場所偵查可疑人員變得越來越具有挑戰性。

傳統生物識別技術的主要用途是身份識別和認證。Faception開發了一種革命性的面部分析技術,利用最先進的人工智能技術,使其具有與面部特徵相關的自動風險評估和風險轉移。

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目前市面上的解決方案主要依靠面部識別,檢測可疑活動/行為和手動輪廓。它們不足以防上日益嚴重的威脅。面部人格分析技術主要分析一個人的面部形象,並自動揭示他的個性,使安全公司/機構能夠更有效地發現,集中和逮捕潛在的恐怖分子或罪犯,以免他們有機會造成傷害。

因此,市面上所有的FR解決方案都是在數據庫存在的情況下進行的,因此沒有針對匿名罪犯的解決方案。

面部人格分析技術

Faception是市場上首創的專利視覺和機器學習[AI]算法,基於他的面部圖像,揭示一個人的個性。這項技術獲得了美國專利。

Faception可以分析來自視頻(記錄和直播),數據庫或在線的面孔,在專有圖像描述符中對人臉進行編碼,並以高精度匹配具有不同個性類型的人。它可以在雲中運行,在本地數據庫,攝像機或片上運行,具有靈活性,可擴展性和實時性。

面部人格分析(Faception)提供了範圍廣泛的個性分類器供選擇,此外,用戶還可以定義新的分類器(如侵略性的,潛在的搶劫犯等)。關於事實私隱和公平優勢方面:它是匿名的 - 不需要ID /社會概況等,就像驗血一樣,不分種族,階級,性別,年齡等也不需要關於人的大數據。 Faception開發並擁有分類器。 ,而不是客戶端的數據庫。因此,條例和客戶的機密信息絕對得到保護。

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綜合方案

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系統體系結構

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反應時間:最高可達2 SEC [意思是:系統獲得分數的響應時間]。搜索已經在線

可伸展性:當前一代的並發端口多達500個,但是使用負載平衡,可伸展性可以是無限的。

散式我開放架構允許中央系統或分佈式系統此外,它還允許開發額外的分類器,並允許每個實例/用戶/機構使用。

所需圖像質量:正面寬度不小於180像素在常規的“護照”圖像比例中,圖像寬度應該是300像素或更多圖像可能是顏色/灰度級,接近正面姿勢和中性表達以文件大小表示的壓縮,對於灰度圖像不應低於0.5BPP(每像素位),對於彩色圖像不應低於1bpp映射。最小數為300像素。

可用區域 

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