6月4日，嘉楠发布智能门禁考勤机，搭载AI芯片勘智K210，支持戴口罩人脸识别功能，精准率达97.4%。产品具备毫秒级识别和本地处理特点，内置活体检测模型，防止照片和视频等人脸伪造手段，用于考勤签到，以及工业园区和医院等特殊场景。
戴口罩人脸识别：识别精准率达97.4%
随着疫情防控进入常态化，戴口罩出行成为人们日常生活的刚需。在考勤签到、园区准入等身份验证场景中，传统的人脸识别设备亟需升级。
人脸识别的基本过程是提取人脸图像特征并进行比对。但是当戴上口罩后，由于访客人脸被大面积遮挡，传统的人脸识别方式无法对面部特征进行有效提取。嘉楠智能门禁考勤机单独人脸的识别精准率为99.11%，并支持戴口罩访客人脸的识别，识别精准率达97.4%左右。
智能门禁考勤机支持多种底库和工作模式。在戴口罩人脸识别模式中，混合库各存有2700条分别用于人脸识别和戴口罩识别的特征值。在单独的人脸识别模式中，人脸库能存储10000条人脸特征值，有效区分不同场景的使用。
考勤机还支持语音播报功能，在访客未佩戴口罩的情况下进行语音提示，并经过身份校验后才向闸机下达开门指令。
事实上，除满足疫情期间考勤签到的需求外，一些特殊场景也对戴口罩人脸识别存在需求。例如在一些工厂中，由于生产环境的粉尘对工人造成健康损害，员工被要求在工作期间佩戴口罩。但事实上，工厂对工人健康措施的监管往往并不能落实到位。而通过智能门禁考勤机，则能实现对工人佩戴口罩的准入控制。又例如在手术室等医疗场景中，智能门禁考勤机的戴口罩识别功能可以有效避免除医生、护士之外的闲杂人员进入。
毫秒级识别：150ms内完成人脸特征提取和比对
在基于云端的人脸识别场景中，设备需要将采集到的用户人脸上传至云端，并接受相应指令。在设备与云端的交互过程中，数据和信号的传输存在时延。市面上很多人脸门禁机在刷脸后1s左右才做出响应，影响通行效率和访客体验。
为了提升人脸识别效率，嘉楠的智能门禁考勤机采取本地处理策略。实测数据显示，考勤机在150ms之内完成对用户人脸特征的提取和比对，做到了毫秒级的人脸识别。
首先，在人脸检测方面，考勤机可在50-100cm的远距离范围内追踪和捕获人脸，并进行人脸对齐。
其次，在特征提取方面，依托AI芯片勘智K210的计算能力，及其搭载的人脸识别模型，考勤机能在追踪捕获到访客人脸后，在设备本地进行人脸特征的提取。
最后，在特征比对方面，勘智K210自带的离线数据库存储10万条开门记录和1万条人脸特征值，考勤机可直接将访客的人脸特征与本地离线数据库中的人脸特征进行比对，而无需上云处理。
可以看出，无论从人脸特征的提取还是比对过程上，考勤机都极大提升了对人脸图像的处理效率。
安全识别：活体检测防伪，本地处理保护访客人脸隐私
随着门禁设备智能化成为趋势，越来越多的门禁拥有数据分析和决策能力。与此同时，人脸识别的安全性也变得更加重要。对考勤机而言，安全识别主要有两方面，一是访客隐私的保护，另一个是提升门禁设备防止人脸作弊手段的能力。
从访客的隐私角度看，刷脸支付、刷脸办理业务等人脸验证场景的普及使得人脸数据正成为人们的另一张“身份证”。而如果访客的人脸被窃取利用，将对访客的隐私构成安全隐患。
考勤机对访客人脸的保护同样得益于本地处理的产品策略。通过在设备端直接提取人脸特征值，无需上云。考勤机返回给管理后台的是结构化的数据，而非访客的原始人脸。同时，考勤机捕获访客人脸后直接进行本地处理，不存储访客的人脸图像，即使设备本身被攻击也无法得到访客的人脸。
从设备的安全性看，人脸识别的基本原理是对人脸特征的提取，而通过照片、视频等方式，则可以低成本地骗过机器，这在企业机房、工业园区等特殊身份验证场景中埋下隐患。考勤机支持活体检测功能，可有效抵挡视频、单一或复杂背景下的工卡照片，以及抠除五官的照片等人脸伪造手段。
此外，考勤机尺寸灵巧，支持自定义网络通讯协议，并具备完整的设备管理和底库管理功能，以帮助开发者更好地实现二次开发和部署。