Videocamera di riconoscimiento facciale U.ARE.U™

per aeroporto

Il sistema di identificazione con telecamera HID U.ARE.U è un dispositivo AI edge che consente il riconoscimento facciale migliore della categoria per i casi d'uso di identificazione e verifica. Caratteristiche principali: - Elaborazione sul bordo: elaborazione biometrica sul dispositivo - rilevamento del volto, acquisizione, corrispondenza, identificazione, verifica e rilevamento della vivacità - per ridurre i vincoli di larghezza di banda, migliorare le prestazioni e aumentare la sicurezza e la privacy. - Eccezionale riconoscimento "in-the-wild": Prestazioni e accuratezza elevate indipendentemente dalle pose e dagli sfondi, che sono ostacoli comuni per la corrispondenza nel mondo reale. - Prestazioni elevate in condizioni di illuminazione difficili: Grazie alla tecnologia di imaging multispettrale (MSI) potenziata dall'intelligenza artificiale, la telecamera funziona anche in condizioni di illuminazione difficili, dalla luce solare intensa a condizioni di luce limitata o assente. La corrispondenza e il riconoscimento dei volti in condizioni di illuminazione variabile rappresentano una sfida enorme nel mondo reale. - Rilevamento avanzato degli attacchi alla presentazione (PAD). La telecamera è conforme agli standard ISO 30107-3 e offre un rilevamento affidabile della vivacità passiva per prevenire i tentativi di spoofing nei casi di utilizzo non presidiato. - Sicurezza avanzata. Le speciali funzioni di sicurezza, come la crittografia dei dati a riposo, l'autenticazione e le comunicazioni crittografate e l'avvio sicuro, sono ciò che rende la nostra telecamera edge superiore alla concorrenza. - Il top della classifica NIST. La telecamera eccelle costantemente nei benchmark del National Institute of Standards and Technology (NIST), ottenendo i massimi risultati in termini di prestazioni e precisione. - Affrontare i bias di corrispondenza. Il sistema di telecamere viene addestrato utilizzando un ampio set di dati di provenienza etica su un'ampia gamma di dati demografici per migliorare l'inclusività e ridurre i bias di corrispondenza.