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Reconhecimento facial com até 98,35% de precisão

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Para aplicações que utilizam o reconhecimento facial como por exemplo: controle de acesso, gestão de presença de pessoas e marketing direcionado no varejo, é necessária uma solução rápida, capaz de identificar pessoas com alta precisão.

Podemos pensar em algumas situações como: segurança e análise do perfil do consumidor.

– Identificar quem está acessando o local de forma rápida é essencial não somente para o controle, mas principalmente para tomar medidas de forma imediata quando necessário.

– Para a geração de dados para o marketing direcionado é preciso ter uma análise rápida do perfil do consumidor.  Veja figura abaixo.

Estas e outras soluções baseadas em reconhecimento facial podem ser implementadas com o kit IoT Face Recognition Edge AI da fabricante Asus.

O kit reúne a renomada IoT Tinker Board 2 da fabricante, com o SDK FaceMe®.

Juntos eles formam um pacote poderoso que é capaz de reconhecimento facial com até 98,35% de precisão, e com velocidade de inferência rápidas de 154 ms.

Isso possibilita uma plataforma completa e eficiente para diversos aplicativos de negócios, desde a identificação para autorização de entrada em locais controlados até o marketing direcionado para clientes.

Kit de desenvolvimento ASUS IoT Face Recognition Edge AI

O kit ASUS IoT Face Recognition Edge AI é uma solução completa para identificar rostos e outros marcadores pessoais importantes.

Além do reconhecimento de rosto inteiro de alta precisão e alta velocidade, o kit de reconhecimento facial é capaz de avaliar e inferir atributos como idade, sexo e para onde a pessoa está olhando.

Com uma grande variedade de conexões GPIO, o Dev Kit Asus pode se conectar com portões e fechaduras eletrônicas, além de sistemas de intercomunicação para obter um sistema de controle de acesso completo.

A placa ASUS IoT Tinker Board 2 oferece  desempenho de computação aprimorado com baixo consumo de energia.

Características

Detecção de rosto – Gerar localização altamente precisa para rostos detectados em um stream de vídeo ou imagem

Reconhecimento facial – Extraia características faciais e identifique indivíduos de um banco de dados

Atributos de rosto – Analise instantaneamente os atributos do rosto, incluindo idade, sexo, humor e orientação da cabeça

Detecção e reconhecimento de máscara – Identifique os indivíduos, mesmo que eles estejam usando uma máscara e monitore quem está usando uma máscara ou não

Anti-spoofing – Fornece detecção de vivacidade segura e precisa para proteger contra fraude biométrica com câmeras 3D e 2D

Interface GPIO – Fornece a biblioteca GPIO para controlar a entrada / saída de uso geral

Aplicações

Com estas características o kit pode ser utilizado para aplicações que requeiram identificação facial, como por exemplo:

Controle de acesso

  • Registre quem está na sala de reunião e gerencie a capacidade do ambiente
  • Permitir que apenas pessoas autorizadas acessem determinados espaços
  • Permitir entregas mais fáceis de armazém ou reabastecimento por meio de uma identificação sem toque

Gestão de Presença

  • Gerencie facilmente um sistema de atendimento de alta precisão
  • Construir um banco de dados para gerenciamento de segurança

Varejo

  • Inferir atributos do cliente, incluindo sexo, idade e pose, para marketing direcionado
  • Crie listas VIP para fornecer produtos ou serviços personalizados
  • Reconheça emoções no ponto de venda
  • Encomende online e retire na loja, sem interação do funcionário
  • Monitore o tempo de permanência no corredor/vitrine

Essas são algumas das possíveis aplicações do kit IoT Face Recognition Edge AI, da ASUS.

Entre em contato conosco para saber mais.

Leia também: Reconhecimento Facial Asus

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Franciele Nornberg

Mestre em Engenharia Elétrica pela UFSC (2019), graduada em Engenharia Elétrica pelo IFSul em 2017. Trabalha na Macnica DHW desde 2019. Seu conhecimento técnico somado a utilização das boas práticas de copywriter são responsáveis pelos excelentes conteúdos divulgados no blog da Macnica. Franciele é também Instrutora Autorizada FPGA Intel e portanto, responsável pelo Treinamento FPGA Intel.