人脸识别算力要求

① 高通骁龙845和麒麟980那个好

我认为麒麟980更好。

麒麟980采用了更加先进的台积电7nm工艺，而骁龙845采用的是台积电上一代的10nm工艺，因此在制程工艺上，麒麟980应该更加先进，比骁龙845领先了一代左右，更先进的制程工艺可以获得更低的功耗，更高的能效比，因此整体性能也会增加。

麒麟980内部集成了NPU，这个是进行人工智能运算的，而骁龙845内部没有NPU，所以麒麟980的ai跑分要比骁龙845高不少，ai跑分越高，处理器越智能，可以更好地进行ai的算法，比如华为的ai摄影大师，通过ai实现智能的场景识别，来进行图片的修改，让图片整体观感更好，这也是华为手机拍照很好的一个原因。麒麟980有着非常出色的npu，在ai摄影大师中可以全面的发挥出来。

综合来看麒麟980在CPU性能上比骁龙845要强30%左右，在GPU上仅落后10%左右，因此我认为麒麟980的性能要更好一些。

② 算力高达700TOPS，功耗低于英伟达，高通CES推出全新自动驾驶平台

文/BY

5G会成为2020年出现频率最高的词汇，在过去的一年里，全球已有45家电信运营商开始5G的部署，显然，5G会以远超于4G的普及速度快速改变我们的生活。作为全球最大的手机芯片供应商，本届CES上高通也首次展示了其5G时代的全面布局，初步完成对手机、电脑、汽车及云端的全面覆盖。

区别于以往发布会中手机业务占据C位，高通本届CES发布会上最大的篇幅是关于汽车业务。汽车领域首次成为高通布局的重点，除了此前已经布局的车联网业务，此次高通还将触角伸向了自动驾驶。

更灵活更低功耗的自动驾驶平台

CES前夕的高通发布会上，高通正式推出全新SnapdragonRide平台，官方列举当前自动驾驶遇到的种种问题，并表示自家平台是汽车行业最先进且可扩展的开放自动驾驶解决方案之一。这种场面就如同，一个之前做手机芯片的，有一天突然站在一堆汽车Tier1面前，深叹一口气：“一个能打的都没有，自动驾驶解决方案这事还得我来。”

随着5G及人工智能技术的发展，已经有越来越多科技公司加入到汽车行业之中，利用在芯片及软件上的优势赋能智能汽车，加速汽车的智能化、网联化进程。或许，拥有一台更智能更便捷的汽车，会比我们想象中实现得早。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

③ 火车站人脸识别怎么用

根据设备提示，将火车票二维码朝上、身份证朝下，一同放入设备中间的橙色入口处，然后将脸部对准机器摄像头进行“刷脸”，大概识别了一秒钟左右，蓝色闸门打开，机器自动放行。

雷锋网了解到，长沙火车站应用的“刷脸识别”，更准确地说是“人证识别”：自动检票闸机上安装了摄像头，旅客走近机器时，摄像头现场采集照片，与身份证芯片里的照片进行比对，从以上来看，由于需要身份证核对，也就是人们常说的1:1的识别过程，对算力的要求也相对较低。但即便是这样，能在短短一秒钟成功识别记者，还是让人略感惊讶：

由于本人身份证于高一时办理（2008年），至今差不多已十年之久，容貌发生了比较大的变化。以往在搭乘飞机或者办理证件时，工作人员审查后都会让我靠边等候，等待二次过审；

另外由于设备摆放在火车站门口，光线比较强，机器能够快速识别让人惊奇。

进站之后，在候车间隙，记者便与火车站工作人员聊了几句。他们介绍说，这些设备几个月前就已经落地应用，旅客使用这些机器最慢仅需3秒即可进站，比对成功后机器绿灯亮起、闸门打开；比对失败，红灯亮起，提示“请进行人工核验” 。

④ 我人脸识别总是过不去，怎么办

要是眼部的妆画的太浓了是比较难识别的哦，把妆卸了估计可以，还不行只能重新输入面部信息了，下次买的时候可以找辨识度跟准确率都比较高的人脸识别系统，像视壮的人脸识别的准确率达到了99.7%的就挺不错的，识别度比较高的花了妆一般都能识别出来

⑤ 人脸识别考勤机如果戴隐形眼镜还能识别吗

人脸识别考勤机如果戴隐形眼镜也还是能识别的。

人脸识别考勤机采集的人脸图像是根据人脸轮廓，人脸特征点，然后利用生物统计学的原理进行分析并建立的人脸特征模板，所以只是戴了隐形眼镜并不影响。

人脸识别考勤机的特点：

1.采用人脸关键区域定位的方法，其准确度高，安全性好。

2. 一般采用专用双摄像头，属于准三维人脸识别技术，识别性能大大 超过二维人脸识别，算法复杂度远低于三维人脸识别。

3.识别性能不受环境光线的影响，可靠性好。

4.可通过U盘上传用户姓名列表，下载门禁考勤记录以及照片。

5.可通过TCP/IP网络设置设备状态，以及上传下载信息；网络通讯数据加密。

6.自然性，识别方式和人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。

如今的疫情情况下，人脸识别考勤机可以选择捷易科技的高科技测温考勤产品，比如D721人脸识别测温机采用医用级测温摄模块，搭载工业级双目红外摄像头，海思智能芯片，能够准确识别黑、白、黄等多种肤色人群，并在国外着装和发型多样化的情况下依旧保持测温的稳定性和准确度。

同时，捷易科技D721人脸识别测温机采用的技术都是离线算法，使用本地端算力，即使在没有网络的场景下，依旧可以运行，非常适合国外不熟悉的网络环境。

⑥ AI时代计算能力如何分配

从技术层面来说，A11仿生处理器内含的“神经网络引擎（neuralengine）”是其AI功能实现的基础，尽管目前还没有更加详尽的官方技术解析发布，但根据已知的信息来看，“神经网络引擎（neuralengine）”就是将部分需要实时响应的“人工智能”相关功能（如语音识别、人脸识别等等）进行加速，让其在手机端达成高效的计算，进而提升“人工智能”相关功能的用户体验，呈现出更高等级的“人工智能”功能。

⑦ 深度学习做人脸识别，和传统方式比有啥好处

深度学习的算法可以对人的表情和声音特质进行分析判断，多模态的分析模式。

⑧ 公信宝人脸识别怎么解除

根本不用解，代款首先这个认证必须是实时完成的。如果页面是借款页面，你肯定不会点头摇头。如果他保存下来，再用录像，那根本通过不了，因为不是实时记录，那个女子是在被人带去以后什么都不知道情况下做验证的，没有看那个电脑页面。就是纯小白，没接触过的才会上当。

⑨ 智能语音产品的本地唤醒对主控芯片的算力要求大概是咋样的

1）目前的智能音箱，放在云端做NLP是因为问答系统需要的知识图谱、算力在本地无法实现 2）目前音箱用的A7和A53的芯片居多 3）根据google发布的local home kit、小米发布的小爱老师来看，A53实现本地ASR是完全没有问题的，基于ASR进行一些简单、有限领域的NLP并执行相应回答/命令，是可以预期的 4）如果是扫地机器人，只需要简单的命令词的话，A7、A53可以胜任 5）对于主控芯片的要求，其实最大取决于应用场景的需求，准确度、抗干扰能力决定了对芯片的要求；如果是低功耗场景，如TWS耳机也的唤醒和命令词功能，可以用Ambiqmicro的Apollo 2/3这种就能实现，如果扫地机器人对成本不敏感，对性能要求高（有极大的噪声），这时候一般的MCU就不一定适合了，可以考虑A7、A53