人臉識別算力要求

① 高通驍龍845和麒麟980那個好

我認為麒麟980更好。

麒麟980採用了更加先進的台積電7nm工藝，而驍龍845採用的是台積電上一代的10nm工藝，因此在製程工藝上，麒麟980應該更加先進，比驍龍845領先了一代左右，更先進的製程工藝可以獲得更低的功耗，更高的能效比，因此整體性能也會增加。

麒麟980內部集成了NPU，這個是進行人工智慧運算的，而驍龍845內部沒有NPU，所以麒麟980的ai跑分要比驍龍845高不少，ai跑分越高，處理器越智能，可以更好地進行ai的演算法，比如華為的ai攝影大師，通過ai實現智能的場景識別，來進行圖片的修改，讓圖片整體觀感更好，這也是華為手機拍照很好的一個原因。麒麟980有著非常出色的npu，在ai攝影大師中可以全面的發揮出來。

綜合來看麒麟980在CPU性能上比驍龍845要強30%左右，在GPU上僅落後10%左右，因此我認為麒麟980的性能要更好一些。

② 算力高達700TOPS，功耗低於英偉達，高通CES推出全新自動駕駛平台

文/BY

5G會成為2020年出現頻率最高的詞彙，在過去的一年裡，全球已有45家電信運營商開始5G的部署，顯然，5G會以遠超於4G的普及速度快速改變我們的生活。作為全球最大的手機晶元供應商，本屆CES上高通也首次展示了其5G時代的全面布局，初步完成對手機、電腦、汽車及雲端的全面覆蓋。

區別於以往發布會中手機業務占據C位，高通本屆CES發布會上最大的篇幅是關於汽車業務。汽車領域首次成為高通布局的重點，除了此前已經布局的車聯網業務，此次高通還將觸角伸向了自動駕駛。

更靈活更低功耗的自動駕駛平台

CES前夕的高通發布會上，高通正式推出全新SnapdragonRide平台，官方列舉當前自動駕駛遇到的種種問題，並表示自家平台是汽車行業最先進且可擴展的開放自動駕駛解決方案之一。這種場面就如同，一個之前做手機晶元的，有一天突然站在一堆汽車Tier1面前，深嘆一口氣：「一個能打的都沒有，自動駕駛解決方案這事還得我來。」

隨著5G及人工智慧技術的發展，已經有越來越多科技公司加入到汽車行業之中，利用在晶元及軟體上的優勢賦能智能汽車，加速汽車的智能化、網聯化進程。或許，擁有一台更智能更便捷的汽車，會比我們想像中實現得早。

本文來源於汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

③ 火車站人臉識別怎麼用

根據設備提示，將火車票二維碼朝上、身份證朝下，一同放入設備中間的橙色入口處，然後將臉部對准機器攝像頭進行「刷臉」，大概識別了一秒鍾左右，藍色閘門打開，機器自動放行。

雷鋒網了解到，長沙火車站應用的「刷臉識別」，更准確地說是「人證識別」：自動檢票閘機上安裝了攝像頭，旅客走近機器時，攝像頭現場採集照片，與身份證晶元里的照片進行比對，從以上來看，由於需要身份證核對，也就是人們常說的1:1的識別過程，對算力的要求也相對較低。但即便是這樣，能在短短一秒鍾成功識別記者，還是讓人略感驚訝：

由於本人身份證於高一時辦理（2008年），至今差不多已十年之久，容貌發生了比較大的變化。以往在搭乘飛機或者辦理證件時，工作人員審查後都會讓我靠邊等候，等待二次過審；

另外由於設備擺放在火車站門口，光線比較強，機器能夠快速識別讓人驚奇。

進站之後，在候車間隙，記者便與火車站工作人員聊了幾句。他們介紹說，這些設備幾個月前就已經落地應用，旅客使用這些機器最慢僅需3秒即可進站，比對成功後機器綠燈亮起、閘門打開；比對失敗，紅燈亮起，提示「請進行人工核驗」 。

④ 我人臉識別總是過不去，怎麼辦

要是眼部的妝畫的太濃了是比較難識別的哦，把妝卸了估計可以，還不行只能重新輸入面部信息了，下次買的時候可以找辨識度跟准確率都比較高的人臉識別系統，像視壯的人臉識別的准確率達到了99.7%的就挺不錯的，識別度比較高的花了妝一般都能識別出來

⑤ 人臉識別考勤機如果戴隱形眼鏡還能識別嗎

人臉識別考勤機如果戴隱形眼鏡也還是能識別的。

人臉識別考勤機採集的人臉圖像是根據人臉輪廓，人臉特徵點，然後利用生物統計學的原理進行分析並建立的人臉特徵模板，所以只是戴了隱形眼鏡並不影響。

人臉識別考勤機的特點：

1.採用人臉關鍵區域定位的方法，其准確度高，安全性好。

2. 一般採用專用雙攝像頭，屬於准三維人臉識別技術，識別性能大大 超過二維人臉識別，演算法復雜度遠低於三維人臉識別。

3.識別性能不受環境光線的影響，可靠性好。

4.可通過U盤上傳用戶姓名列表，下載門禁考勤記錄以及照片。

5.可通過TCP/IP網路設置設備狀態，以及上傳下載信息；網路通訊數據加密。

6.自然性，識別方式和人類進行個體識別時所利用的生物特徵相同。

如今的疫情情況下，人臉識別考勤機可以選擇捷易科技的高科技測溫考勤產品，比如D721人臉識別測溫機採用醫用級測溫攝模塊，搭載工業級雙目紅外攝像頭，海思智能晶元，能夠准確識別黑、白、黃等多種膚色人群，並在國外著裝和發型多樣化的情況下依舊保持測溫的穩定性和准確度。

同時，捷易科技D721人臉識別測溫機採用的技術都是離線演算法，使用本地端算力，即使在沒有網路的場景下，依舊可以運行，非常適合國外不熟悉的網路環境。

⑥ AI時代計算能力如何分配

從技術層面來說，A11仿生處理器內含的「神經網路引擎（neuralengine）」是其AI功能實現的基礎，盡管目前還沒有更加詳盡的官方技術解析發布，但根據已知的信息來看，「神經網路引擎（neuralengine）」就是將部分需要實時響應的「人工智慧」相關功能（如語音識別、人臉識別等等）進行加速，讓其在手機端達成高效的計算，進而提升「人工智慧」相關功能的用戶體驗，呈現出更高等級的「人工智慧」功能。

⑦ 深度學習做人臉識別，和傳統方式比有啥好處

深度學習的演算法可以對人的表情和聲音特質進行分析判斷，多模態的分析模式。

⑧ 公信寶人臉識別怎麼解除

根本不用解，代款首先這個認證必須是實時完成的。如果頁面是借款頁面，你肯定不會點頭搖頭。如果他保存下來，再用錄像，那根本通過不了，因為不是實時記錄，那個女子是在被人帶去以後什麼都不知道情況下做驗證的，沒有看那個電腦頁面。就是純小白，沒接觸過的才會上當。

⑨ 智能語音產品的本地喚醒對主控晶元的算力要求大概是咋樣的

1）目前的智能音箱，放在雲端做NLP是因為問答系統需要的知識圖譜、算力在本地無法實現 2）目前音箱用的A7和A53的晶元居多 3）根據google發布的local home kit、小米發布的小愛老師來看，A53實現本地ASR是完全沒有問題的，基於ASR進行一些簡單、有限領域的NLP並執行相應回答/命令，是可以預期的 4）如果是掃地機器人，只需要簡單的命令詞的話，A7、A53可以勝任 5）對於主控晶元的要求，其實最大取決於應用場景的需求，准確度、抗干擾能力決定了對晶元的要求；如果是低功耗場景，如TWS耳機也的喚醒和命令詞功能，可以用Ambiqmicro的Apollo 2/3這種就能實現，如果掃地機器人對成本不敏感，對性能要求高（有極大的雜訊），這時候一般的MCU就不一定適合了，可以考慮A7、A53