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瑞友人脸识别服务，采用 ArcFace_mxnet (CVPR’2019)、RetinaFace（CVPR’2020）、SDUNets（BMVC’2018）等方法，基于海量人脸数据训练而成。可部署于 TensorFlow、Pytorch、Caffe 等开源深度学习框架。

可探察人脸，并提取特征，在人脸特征库中进行搜索，查找满足阈值要求的人脸，实现身份认证和授权许可

可比对人脸，判断两张人脸图片的相似度。实现身份定位

可从图片和视频中识别众多人脸轮廓、检测人脸信息，对特定场所执行人脸检测

可判断人脸的基本信息，包括年龄、情绪等，以支持场所情绪察知和统计

私有化部署

帮助企业建设自有的人脸库

不泄漏企业数据

瑞友人脸识别是服务化的技术组件，封装良好的接口，可在开发中快速部署。尤其方便私有部署，人脸特征数据库、模型和系统都可快速部署在用户的云端服务器或者局域网中。

瑞友团队提供咨询服务，帮助用户分析所用人脸识别功能需求，并在开发中帮助用户完整实现需求。在系统部署完成后，在用户需要的情况下，瑞友团队帮助收集数据并做终端用户的培训。

整体实施过程可控制在1周内。

某生产制造企业对于厂区生产安全有着较高要求，传统的密码门禁、指纹门禁安全性、便捷性有缺陷，精准可靠的人脸识别，成为该生产制造企业的首选。但考虑到数据安全和隐私保护等问题，用户需要在厂区局域网内部部署，所有数据、模型和软件都必须部署在局域网内的自有服务器内。

瑞友团队在分析了用户需求之后，在1周内帮助用户完成私有部署，并帮助用户的门禁系统接入人脸识别模型。实现厂区不同区域的权限划分，并与人脸识别结合，保证厂区内区域访问的安全性。