[导读] 人脸识别的场景日趋多元化。如今，“刷脸”一词的热度正逐步超越“人工智能”、“大数据”等，成为社会关注的高频词汇，未来的人脸识别将更广泛的应用于智慧城市、金融、交通等各个领域中，普及到人们的日常生活当中。人脸识别场景日趋多元如今，“刷脸”一词的热度正逐步超越“人工智能”、“大数据”等，成为社会关注的高频词汇。业内人士表示，随着3D人脸扫描技术的发展和深度学习算法的不断提升，未来的人脸识别将更广泛的应用于金融、交通等各个领域中，普及到人们的日常生活当中。 近期，国内几大银行陆续宣布上线“刷脸支付”、ATM机“刷脸取款”，厦门市部分农行ATM机也实现了“刷脸”取现；以苹果iPhone X为代表的智能手机实现了人脸解锁、付款等功能；此外，人脸识别门禁、通过“刷脸”签到也悄然普及……人脸识别技术的成熟使市民的生活步入了“看脸时代”。
瑞迅科技及专业算法团队结合应用趋势在现有高性能边缘计算平台MPC-1911上实现基于人脸模板匹配算法，可对人的面部特征进行精准识别，对年龄、性别、行为模式进行识别记录分析，可用于熟客友好服务模式，消费场景动作行为识别分析，人群流量计数分析，智能门禁，智能柜人脸开锁，人员匹配分析等场景中。

1、基于特征的人脸检测技术
     通过采用颜 {MOD}、轮廓、纹理、结构或者直方图特征等进行人脸检测。应用于智能柜，新零售，广告精准投放等领域。瑞迅科技已实现基于人脸特征的识别，首先应用于嵌入式主控机产品，适用于自助售卖机，无人零售店等需要更多社交属性的场景中。

2、基于模板匹配人脸检测技术从数据库当中提取人脸模板，接着采取一定模板匹配策略，使抓取人脸图像与从模板库提取图片相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板大小确定人脸大小以及位置信息。

3、基于人体的检测技术     利用嵌入式边缘计算平台的强大性能，结合摄像头等其他前端视频采集系统，分析采集到的视频中人员流动走向，通过人体动作和人体属性的分析，精准分析来目标区域中的人员特性，适用于商场、商铺、展会等领域。
MPC-1911 嵌入式边缘计算平台 CPUi.MX6Di.MX6Qi.MX8MRK3399内存2GB2GB2GB2GBOS版本Android4.4.2Android4.4.2Android8.0Android6.03D性能568522153214217UX性能589864011644725027CPU性能696783171525322757RAM性能2030219957054460总分15463174393893766461