tyco 監控攝影機系列（總代理上敦企業）
Face PSIM 非常適合公共場所、具有關鍵門禁控制需求的基礎設施場景、零售店、HoReCa 和賭博場所。
深度學習演算法
Face PSIM 中的臉部辨識，由深度神經網路（DNN，Deep Neural Networks）提供支援。 新一代的演算法沒有辨識問題，這是上一代「非 DNN」的典型問題。
神經網路演算法基本上是人工智慧 —— 基於強大的機器學習的技術，它模擬人類大腦的運作方式。DNN 在一個帶有標記人臉的龐大數據資料庫集上進行訓練，將人臉映射到以數值向量表示。一旦網路訓練完成，它就可以比較任何人的臉孔，甚至是從未見過的臉。
無論攝影機角度、燈光、髮型、臉部表情、眼鏡或其他變化如何，DNN 的臉部辨識都能提供最高品質的預測。 事實上，現代演算法的工作效果，甚至比人類更好。
Face PSIM 是如何工作的
直播影片
- Face PSIM 會自動從攝影機的影像傳送中挑出臉孔。
- 它將它們與資料庫進行比較，如員工門禁列表或黑名單。
- 當它確定給定的相似程度（高或低）時，它會觸發系統上鎖定或解鎖門，向保全人員傳送警報，等等。
- 當用於門禁控制時，臉部辨識也可以成為時間和考勤系統的一部分。
搜尋影像片段
你可以快速找到與圖片、影像圖像或照片相比對吻合的臉孔，並跳轉到活動影像。
收集統計資料
使用 Face PSIM 作為人員計數器，來獲取唯一和總訪問者人數，找出他們的性別和年齡，並獲取業務分析報告。
FACER PSIM 的應用
火車站、運動體育場館、機場、捷運地鐵等的人群管理和安全。
門禁控制、防止恐怖行為和調查。
賭場
阻止在門口被列入黑名單的人和高額投注者。 辨識 VIP 客戶並追蹤他們的行蹤。 搜尋影像。片段以調查和防止詐欺。
零售和 HoReCa（註：意即 Hotel、Restaurant、Cartering，為旅宿餐飲業的意思 ）
- 安全和資產損失預防：入店行竊和罪犯的預警。
- 客戶服務：辨識 VIP 客戶。
- 行銷：統計訪客和唯一訪客的總數。 評估訪客人數統計 —— 性別和年齡。 報告統計資料。
- 時間和出勤率：追蹤員工的工時並建立報告。
調查
上傳圖片、快照或照片，並快速找到嫌疑人和相關影像資料庫集。
現場：確定感興趣的人出現的地點和時間，以及他或她在這些地方做了什麼。
在安全城市專案中：找到嫌疑人最常去的地方，並找出他們最後一次被看到的地方。
門禁系統
一個人將門禁卡應用於讀卡機。 Face PSIM 在攝影機上捕捉他們的臉，並透過 ACS 資料庫執行。 自動授予進出權限（對於給定的相似度），或提示操作員（如果相似度太低）。 一個操作員可以覆蓋幾個檢查站。
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