人臉識別模型訓練平臺

    基于深度學習等人工智能技術,為用戶提供人臉識別模型訓練平臺,持續提升人臉識別精準度。

    背景與需求
    目前人臉識別技術已廣泛應用于銀行的各個業務場景當中,例如手機遠程開戶、VIP客戶識別、刷臉取款、智慧門禁等。各個場景通常使用同一種人臉識別算法,但不同場景下的使用環境、用戶人群都不盡相同,導致識別成功率不高,偶爾會出現誤識別現象,影響客戶體驗,因此需根據不同應用場景單獨設計算法,使用應用場景積累的圖片訓練算法模型,從而提升人臉識別準確率,給用戶帶來更好的體驗。
    方案概述
    以深度貼合銀行的實際應用場景為基礎,為用戶提供人臉識別算法模型深度學習訓練環境,平臺包含數據處理、數據標注、模型訓練、模型管理等核心功能,用戶可通過點選的方式設置參數,利用可視化界面監控訓練結果。通過訓練最終輸出不同應用場景的定制化人臉識別算法模型,有效提升識別準確率。
    優勢
    架構靈活
    采用分層架構設計,實現各組成部分靈活組裝,系統模塊間松耦合,方便升級擴展。
    便捷易用
    系統采用點選方式設置參數,可視化界面監控訓練結果,降低用戶使用難度。
    快速部署
    可在多種軟硬件平臺進行私有化部署,部署同時兼顧訓練代價和訓練速度,無需搭建大規模訓練集群。
    核心價值

    精準定制化人臉識別
    通過低成本并快速有效的對各業務場景人臉模型進行訓練,可持續提升算法精準度,始終保證用戶技術水平處于行業領先。

    助力銀行業務開展
    通過人臉識別技術地提升,極大地提高了客戶使用體驗以及業務辦理效率,助力銀行業務發展。

    應用場景

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