Kamera für Gesichtserkennung U.ARE.U™

für Flughafen

Das HID U.ARE.U Kamera-Identifikationssystem ist ein KI-Edge-Gerät, das erstklassige Gesichtserkennung für Identifikations- und Verifikationsanwendungen ermöglicht. Die wichtigsten Unterscheidungsmerkmale: - Verarbeitung am Rande: Biometrische Verarbeitung auf dem Gerät - Gesichtserkennung, -erfassung, -abgleich, -identifizierung, -verifizierung und Liveness Detection - zur Verringerung von Bandbreitenbeschränkungen, Verbesserung der Leistung und Erhöhung von Sicherheit und Datenschutz. - Außergewöhnliche "in-the-wild"-Erkennung: Hohe Leistung und Genauigkeit unabhängig von Posen und Hintergründen, die in der Praxis häufig ein Hindernis für den Abgleich darstellen. - Hohe Leistung bei schwieriger Beleuchtung: Dank der KI-unterstützten Multispectral Imaging (MSI)-Technologie funktioniert die Kamera auch bei schwierigen Lichtverhältnissen, von hellem Sonnenlicht bis hin zu eingeschränkten oder gar keinen Lichtverhältnissen. Der Abgleich und die Erkennung von Gesichtern bei unterschiedlichen Lichtverhältnissen ist eine große Herausforderung in der realen Welt. - Erweiterte Erkennung von Präsentationsangriffen (PAD). Die Kamera entspricht den ISO 30107-3-Standards und bietet eine zuverlässige passive Aktivitätserkennung, um Spoofing-Versuche in unbeaufsichtigten Anwendungsfällen zu verhindern. - Erhöhte Sicherheit. Spezielle Sicherheitsfunktionen - wie die Verschlüsselung von Daten im Ruhezustand, Authentifizierung und verschlüsselte Kommunikation sowie sicheres Booten - heben unsere Edge-Kamera von der Konkurrenz ab. - Erstklassige NIST-Bewertung. Die Kamera schneidet bei den Benchmarks des National Institute of Standards and Technology (NIST) immer wieder hervorragend ab und erhält die höchsten Bewertungen für Leistung und Genauigkeit. - Adressierung von Matching Bias. Das Kamerasystem wird anhand eines umfangreichen, nach ethischen Grundsätzen erstellten Datensatzes mit einer Vielzahl von demografischen Merkmalen trainiert, um die Inklusivität zu verbessern und Verzerrungen bei der Zuordnung zu reduzieren.