神目推出3D结构光人脸识别模组

3D结构光人脸识别模组

神目3D结构光人脸识别模组基于神目专有深度学习人脸识别算法,集成领先的3D结构光摄像头、低功耗RISC-V控制板和神经网络加速单元。该模组采用高精度结构光摄像机,获取彩色、红外和深度图像,实现人脸检测、活体检测和人脸识别等功能。

模组采用的3D结构光摄像头其点阵投射器可以投射出超过30000个激光散斑点,解码出超过100万个三维坐标点云,精度达到亚毫米级,从而使得3D人脸识别支持1/1000000的误识别率。相比传统的指纹、2D人脸识别技术,3D结构光人脸识别在安全性、识别精度、识别速度方面都大幅度提升。

产品性能

通过串口通信协议实现人脸录入、删除以及人脸识别功能

快速人脸识别,识别耗时<350ms

精准人脸识别,识别性能>99.9%

人脸识别距离:0.4 ~ 1.0m

活体检测功能,有效防范平面攻击(照片、视频、纸张面具弯曲等)以及大部分的普通材质的面具、模型等攻击。

人脸库大小 <200

功耗:500mW

尺寸: 69*20.8*14.5 mm

方案优势

应用场景

该产品可广泛应用于智能门锁、清扫机器人、零售货柜、智能POS机、门禁机等实现刷脸身份认证功能。

以下为基于该模组的智能人脸识别门锁开发应用示例:

神目基于领先的3D人脸识别软硬一体解决方案,联合知名锁具厂商,打造具有极高安全、无感识别、简单易用的人脸识别门锁。产品即将量产应用,欢迎广大客户咨询、洽谈,也欢迎和我们一起共探3D人脸识别技术的更多创新性应用。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 217,185评论 6 503
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 92,652评论 3 393
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 163,524评论 0 353
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,339评论 1 293
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,387评论 6 391
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,287评论 1 301
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,130评论 3 418
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,985评论 0 275
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,420评论 1 313
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,617评论 3 334
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,779评论 1 348
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,477评论 5 345
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,088评论 3 328
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,716评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,857评论 1 269
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,876评论 2 370
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,700评论 2 354