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核心技术

core technology

深度学习是机器学习的一个子集,通过模拟脑科学中神经元之间信息流的传播方式,抽象出一种数学模型,他可以通过端对端(End-to-End)的训练,从不同的抽象层级提取数据的本质特征,从而可以完成比较复杂的分类或回归任务。眼神科技2012年开始探索将深度学习应用于人脸识别,并于2014年推出第一代基于深度学习的人脸识别算法。

技术实力

从大数据中自动学习特征,而非采用手工设计的特征

深度模型的表达能力更强,更有效率

01 Technical

基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。

技术实力

落地最大底库超过9千万

亿级数据秒级响应

在农行、民生、交行、光大、邮储、前海人寿等数十家机构实现大规模应用

02 Technical

指纹是指手指末端正面皮肤上凹凸不平的纹路。这段纹路蕴含了大量的特征信息,如纹形、模式区、核心点、三角点和纹数等总体特征;细节特征,端点、断点、分叉点、三角点、核心点等称为“特征点”的细节特征。指纹识别就是依靠总体特征和细节特征来确认一个人的身份。

技术实力

公安部推荐居民身份证指纹应用算法提供商

荣膺国家技术发明奖二等奖、北京市科学技术奖二等奖

指纹相关产品已通过美国FBI、印度STQC检测认证

03 Technical

手指静脉系统的原理是匹配手指内部静脉的纹路图。因为静脉血管是隐藏在手指内部的,因此极难复制和盗取,与别的利用人体体外特征进行的技术相比较,这种方式的安全性更高。同时,因静脉成像原理是血红细胞对红外光的系统情况,通过图像传感器获取手指静脉的图像,利用算法进行图像分析,进行活体识别检测。

技术实力

满足GA/T 939-2012安防指静脉技术标准要求    

支持1:1指静脉验证和1:N指静脉识别 

支持不同安全等级,1-5级可调,标准特征格式,兼容性强

04 Technical

人眼结构由巩膜、虹膜、瞳孔三部分构成,而虹膜是位于黑色瞳孔和白色巩膜之间的圆环状部分,其包含有很多相互交错的类似于斑点、细丝、冠状、条纹、隐窝等的细节特征,这些特征可标识一个人的身份。虹膜识别技术是通过对比虹膜图像特征之间的相似性来确定人们的身份。

技术实力

虹膜相关设备已通过印度STQC认证、

虹膜图像遵循国际标准 ISO/IEC 19794-6

单核比对速度可高达150万次/秒

05 Technical

组织结构

organization

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Expert academician

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