本系統(tǒng)采用華為的 FusionInsight 大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu),與傳統(tǒng)的服務(wù)器架構(gòu)相比,數(shù)據(jù)處理能力大幅提升,主要優(yōu)勢(shì)如下:

支持海量數(shù)據(jù)處理,可支持百億級(jí)人臉庫(kù)

可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),處理,分析一體化結(jié)構(gòu)

實(shí)時(shí)性,基于 storm 集群的深度學(xué)習(xí)算法可實(shí)時(shí)處理識(shí)別,對(duì)比,搜索運(yùn)算

高效性,對(duì)于人像庫(kù)之間的查重對(duì)比,時(shí)間可縮短到原來(lái)的 1/10

安全性高,對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全,數(shù)據(jù)安全,主機(jī)安全均可提供全面解決方案

業(yè)務(wù)背景

人臉識(shí)別,是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流,并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉,進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部的一系列相關(guān)技術(shù),通常也叫做人像識(shí)別、面部識(shí)別。

我們的用戶在使用傳統(tǒng)的人臉識(shí)別系統(tǒng)過(guò)程中面臨以下幾個(gè)問(wèn)題:

用戶目前只能從第三方獲取視頻數(shù)據(jù),無(wú)法直接取到人臉照片

既要從視頻中實(shí)時(shí)提取人臉圖片,又要進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)

用戶要面對(duì)眾多廠商的攝像設(shè)備,而原有的攝像機(jī)拍攝角度很難滿足人臉抓拍的要求

用戶需要建立多種業(yè)務(wù)的人臉庫(kù),總量達(dá)百億級(jí)

用戶需要經(jīng)常進(jìn)行大規(guī)模人臉庫(kù)之間的查重操作,以往處理一次需要幾個(gè)月的時(shí)間

針對(duì)上述問(wèn)題,我們采用深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法并基于華為的大數(shù)據(jù)平臺(tái)成功的為用戶解決了現(xiàn)有的問(wèn)題,并大幅度提高了系統(tǒng)的性能。

解決方案介紹

1.系統(tǒng)的基本功能

實(shí)時(shí)接收。實(shí)時(shí)接收外部設(shè)備抓拍的人臉照片,保存到 HDFS 中。

實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)。對(duì)抓拍的照片實(shí)時(shí)進(jìn)行人臉檢測(cè)和特征提取,將人臉特征存儲(chǔ)到抓拍人臉庫(kù),并在數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)人臉特征和抓拍的人臉照片,用于后續(xù)的檢索功能。

實(shí)時(shí)黑名單比對(duì)。將從實(shí)時(shí)抓拍照片中提取出的人臉特征與黑名單庫(kù)的記錄對(duì)比,如果抓拍的照片與黑名單庫(kù)的記錄匹配,則報(bào)警。

離線人臉識(shí)別。使用用戶提交的人臉照片,檢測(cè)出照片中的人臉,并提取人臉的特征,將特征與人臉注冊(cè)庫(kù)或人臉黑名單庫(kù)或人臉抓拍庫(kù)中的特征記錄對(duì)比,找出匹配的人。

人臉庫(kù)管理。可以手動(dòng)或自動(dòng)批處理建立人臉庫(kù)(注冊(cè)庫(kù)、黑名單庫(kù)和抓拍庫(kù)),對(duì)人臉庫(kù)可以進(jìn)行增加和刪除操作。

用戶接口。用戶可以通過(guò) web 頁(yè)面進(jìn)行人臉庫(kù)的管理操作、離線人臉?biāo)阉鳌⒉樵冏ヅ挠涗?人臉軌跡和接收黑名單報(bào)警等功能。

2.系統(tǒng)的設(shè)計(jì)性能

注冊(cè)人臉庫(kù)支持 1000 萬(wàn)個(gè)人像記錄,并支持平滑擴(kuò)容至 100 億級(jí)人像記錄

注冊(cè)人臉庫(kù)的離線檢索時(shí)間要小于 10 秒

從接收到照片到完成重點(diǎn)黑名單庫(kù)的對(duì)比要小于2秒

根據(jù)業(yè)務(wù)需要,系統(tǒng)支持把抓拍庫(kù)的內(nèi)容錄入注冊(cè)庫(kù)

3.系統(tǒng)示意圖

4.系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)采用基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法,通過(guò)多臺(tái)華為 FusionInsight 服務(wù)器集群和一臺(tái) WEB 服務(wù)器實(shí)現(xiàn)一個(gè)完整的人臉識(shí)別系統(tǒng),并可根據(jù)需要進(jìn)行平滑擴(kuò)展。

本方案針對(duì)大型以及超大型人臉識(shí)別系統(tǒng),人臉識(shí)別系統(tǒng)可對(duì)提交的照片進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)識(shí)別或動(dòng)靜態(tài)比對(duì)。在方案中,系統(tǒng)可以自動(dòng)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比處理,也可以是工作人員通過(guò)查詢終端提交人像圖片,系統(tǒng)會(huì)對(duì)提交的照片進(jìn)行特征提取,并與保存在內(nèi)存注冊(cè)庫(kù)中的人像圖片結(jié)構(gòu)化特征數(shù)據(jù)進(jìn)行快速匹配。最后,根據(jù)工作人員設(shè)定的相似度閾值顯示相關(guān)人員的身份信息。

01

系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)

系統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯包含三塊內(nèi)容:

人臉采集系統(tǒng):人臉采集系統(tǒng)包括專業(yè)人臉抓拍機(jī)和普通高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)+人臉檢測(cè)服務(wù)器,是將前端采集到的視頻圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,定位檢測(cè)獲取人臉圖片,并結(jié)合人員身份信息采集系統(tǒng)獲取人員身份信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)管理。

人臉比對(duì)系統(tǒng):人臉比對(duì)系統(tǒng)是對(duì)人臉采集系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行智能分析處理,進(jìn)行人臉圖片建模、通過(guò)人臉眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成,對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述,進(jìn)行人臉特征數(shù)據(jù)提取入庫(kù),并根據(jù)平臺(tái)業(yè)務(wù)需求進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)識(shí)別和事后人臉檢索應(yīng)用。

人臉庫(kù):人臉庫(kù)包括人臉抓拍庫(kù)、人臉注冊(cè)庫(kù)、黑名單庫(kù),其中抓拍庫(kù)包括場(chǎng)景下?lián)溉〉娜四樞D、人臉特征數(shù)據(jù),是人臉采集系統(tǒng)采集的人臉圖片存儲(chǔ)庫(kù),用于人臉比對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行人臉圖片比對(duì)檢索;注冊(cè)庫(kù)包括標(biāo)準(zhǔn)人臉圖片、人員身份信息、人臉特征數(shù)據(jù),是系統(tǒng)設(shè)定前批量導(dǎo)入的重點(diǎn)人員庫(kù),用于人臉比對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行人臉圖片比對(duì)檢索;黑名單庫(kù)是注冊(cè)庫(kù)中將部分重點(diǎn)人員進(jìn)行布控組成,用于實(shí)時(shí)比對(duì)人臉采集系統(tǒng)傳輸?shù)娜四槇D片。

02

人臉業(yè)務(wù)庫(kù)

系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)包含三種業(yè)務(wù)庫(kù):人臉抓拍庫(kù)、人臉注冊(cè)庫(kù)和黑名單庫(kù)。

人臉抓拍庫(kù)-包含抓拍現(xiàn)場(chǎng)圖片、人臉小圖和結(jié)構(gòu)化的人臉特征數(shù)據(jù)、抓拍地點(diǎn)、抓拍時(shí)間等信息,此類庫(kù)的主要業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景是圖片檢索比對(duì),查詢目標(biāo)人員的人像出沒(méi)地點(diǎn)、時(shí)間等信息;

人臉注冊(cè)庫(kù)-主要是導(dǎo)入一些大規(guī)模的人像圖片、結(jié)構(gòu)化的人臉特征數(shù)據(jù)和身份信息,如一個(gè)地級(jí)市當(dāng)?shù)氐纳绫Ｈ讼裥畔?kù)等,導(dǎo)入后主要的應(yīng)用場(chǎng)景是圖片檢索比對(duì)和身份信息查詢,確定人員身份;

黑名單庫(kù)-包含高危人員、特殊人員的人臉圖片、結(jié)構(gòu)化的人臉特征數(shù)據(jù)和人員身份信息,主要的應(yīng)用場(chǎng)景是在各個(gè)人臉卡口進(jìn)行實(shí)時(shí)人流的人臉比對(duì)預(yù)警。

一般來(lái)說(shuō)人臉抓拍庫(kù)和人臉注冊(cè)庫(kù)做為靜態(tài)庫(kù),適用于事后查詢檢索目標(biāo)、黑名單庫(kù)作為動(dòng)態(tài)庫(kù),用于實(shí)時(shí)比對(duì)報(bào)警。一個(gè)或多個(gè)黑名單也可以進(jìn)行勾選布控,形成具有針對(duì)性的人臉布控庫(kù),與前端實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行人臉比對(duì)報(bào)警。

03

業(yè)務(wù)流程

系統(tǒng)數(shù)據(jù)流包含人臉實(shí)時(shí)比對(duì)和人臉歷史查詢。其中實(shí)時(shí)比對(duì)發(fā)生在事前或事中,當(dāng)系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)有布控人員出現(xiàn)時(shí),執(zhí)勤人員可以迅速作出反應(yīng);歷史查詢則是針對(duì)事后重點(diǎn)人員排查,可通過(guò)可疑人員圖片查詢系統(tǒng)記錄的人員信息。

實(shí)時(shí)視頻人臉比對(duì):普通高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)通過(guò)人臉檢測(cè)服務(wù)器或?qū)I(yè)人臉抓拍相機(jī)分析視頻中的人臉,提取人臉圖片轉(zhuǎn)發(fā)給平臺(tái)服務(wù)器,服務(wù)器通過(guò)智能算法,從抓拍的人臉中提取特征數(shù)據(jù),與黑名單庫(kù)中的人臉特征數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行遍歷檢索,最后由平臺(tái)展現(xiàn)人臉比對(duì)結(jié)果。

圖片檢索人臉比對(duì):通過(guò)平臺(tái)客戶端提交需檢索的人臉圖片,平臺(tái)服務(wù)器提取人臉圖片特征數(shù)據(jù),與人臉抓拍庫(kù)或人臉注冊(cè)庫(kù)中的人臉特征數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷比對(duì),最后由平臺(tái)展現(xiàn)比對(duì)結(jié)果。

04

華為大數(shù)據(jù)平臺(tái)

FusionInsight 是華為企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、查詢、分析的統(tǒng)一平臺(tái),能夠幫助用戶快速構(gòu)建海量數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng),通過(guò)對(duì)巨量信息數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)與非實(shí)時(shí)的分析挖掘,發(fā)現(xiàn)全新價(jià)值點(diǎn)。FusionInsight 解決方案由 5 個(gè)子產(chǎn)品 FusionInsight HD、FusionInsight MPPDB、FusionInsight Miner、FusionInsight Farmer 和 FusionInsight Manager 構(gòu)成。

FusionInsight HD:企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)處理環(huán)境,是一個(gè)分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng),對(duì)外提供大容量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、分析查詢和實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)處理能力。

FusionInsight MPPDB:企業(yè)級(jí)的MPP關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù),基于列存儲(chǔ)和MPP架構(gòu),是為面向結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的,能夠有效處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)量。

FusionInsight MPPDB在核心技術(shù)上跟傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)有巨大差別,可以解決很多行業(yè)用戶的數(shù)據(jù)處理性能問(wèn)題,可以為超大規(guī)模數(shù)據(jù)管理提供高性價(jià)比的通用計(jì)算平臺(tái),并可用于支撐各類數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)、BI(Business Intelligence)系統(tǒng)和決策支持系統(tǒng),統(tǒng)一為上層應(yīng)用的決策分析等提供服務(wù)。

FusionInsight Miner:企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)分析平臺(tái),基于華為FusionInsight HD的分布式存儲(chǔ)和并行計(jì)算技術(shù),提供從海量數(shù)據(jù)中挖掘出價(jià)值信息的平臺(tái)。

FusionInsight Farmer:企業(yè)級(jí)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用容器,為企業(yè)業(yè)務(wù)提供統(tǒng)一開(kāi)發(fā)、運(yùn)行和管理的平臺(tái)。

FusionInsight Manager:企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)的操作運(yùn)維提供,提供高可靠、安全、容錯(cuò)、易用的集群管理能力,支持大規(guī)模集群的安裝部署、監(jiān)控、告警、用戶管理、權(quán)限管理、審計(jì)、服務(wù)管理、健康檢查、問(wèn)題定位、升級(jí)和補(bǔ)丁等功能。

分布式系統(tǒng)

HDFS 是 Hadoop 的分布式文件系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫(xiě)。HDFS 針對(duì)的使用場(chǎng)景是數(shù)據(jù)讀寫(xiě)具有“一次寫(xiě),多次讀”的特征,而數(shù)據(jù)“寫(xiě)”操作是順序?qū)?也就是在文件創(chuàng)建時(shí)的寫(xiě)入或者在現(xiàn)有文件之后的添加操作。HDFS 保證一個(gè)文件在一個(gè)時(shí)刻只被一個(gè)調(diào)用者執(zhí)行寫(xiě)操作,而可以被多個(gè)調(diào)用者執(zhí)行讀操作。

分布式處理引擎

MapReduce 是 Hadoop 的核心,是 Google 提出的一個(gè)軟件架構(gòu),用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集(大于 1TB)的并行運(yùn)算。概念“Map(映射)”和“Reduce(化簡(jiǎn))”,及他們的主要思想,都是從函數(shù)式編程語(yǔ)言借來(lái)的,還有從矢量編程語(yǔ)言借來(lái)的特性。當(dāng)前的軟件實(shí)現(xiàn)是指定一個(gè) Map(映射)函數(shù),用來(lái)把一組鍵值對(duì)映射成一組新的鍵值對(duì),指定并發(fā)的 Reduce(化簡(jiǎn))函數(shù),用來(lái)保證所有映射的鍵值對(duì)中的每一個(gè)共享相同的鍵組。

MapReduce 是用于并行處理大數(shù)據(jù)集的軟件框架。MapReduce 的根源是函數(shù)性編程中的 map 和 reduce 函數(shù)。Map 函數(shù)接受一組數(shù)據(jù)并將其轉(zhuǎn)換為一個(gè)鍵/值對(duì)列表,輸入域中的每個(gè)元素對(duì)應(yīng)一個(gè)鍵/值對(duì)。Reduce 函數(shù)接受 Map 函數(shù)生成的列表,然后根據(jù)它們的鍵縮小鍵/值對(duì)列表。MapReduce 起到了將大事務(wù)分散到不同設(shè)備處理的能力,這樣原本必須用單臺(tái)較強(qiáng)服務(wù)器才能運(yùn)行的任務(wù),在分布式環(huán)境下也能完成了。

統(tǒng)一資料管理和調(diào)度

為了實(shí)現(xiàn)一個(gè) Hadoop 集群的集群共享、可伸縮性和可靠性,并消除早期 MapReduce框架中的 JobTracker 性能瓶頸,開(kāi)源社區(qū)引入了統(tǒng)一的資源管理框架 YARN。YARN 分層結(jié)構(gòu)的本質(zhì)是 ResourceManager。這個(gè)實(shí)體控制整個(gè)集群并管理應(yīng)用程序向基礎(chǔ)計(jì)算資源的分配。

ResourceManager 將各個(gè)資源部分(計(jì)算、內(nèi)存、帶寬等)精心安排給基礎(chǔ) NodeManager(YARN 的每節(jié)點(diǎn)代理)。ResourceManager 還與Application Master 一起分配資源,與 NodeManager 一起啟動(dòng)和監(jiān)視它們的基礎(chǔ)應(yīng)用程序。在此上下文中,Application Master 承擔(dān)了以前的 TaskTracker 的一些角色,ResourceManager 承擔(dān)了 JobTracker 的角色。Application Master 管理一個(gè)在 YARN 內(nèi)運(yùn)行的應(yīng)用程序的每個(gè)實(shí)例。Application Master 負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)來(lái)自 ResourceManager 的資源,并通過(guò) NodeManager 監(jiān)視容器的執(zhí)行和資源使用(CPU、內(nèi)存等的資源分配)。請(qǐng)注意,盡管目前的資源更加傳統(tǒng)(CPU 核心、內(nèi)存),但未來(lái)會(huì)帶來(lái)基于手頭任務(wù)的新資源類型(比如圖形處理單元或?qū)Ｓ锰幚碓O(shè)備)。

從 YARN 角度講,Application Master 是用戶代碼,因此存在潛在的安全問(wèn)題。YARN 假設(shè) Application Master 存在錯(cuò)誤或者甚至是惡意的,因此將它們當(dāng)作無(wú)特權(quán)的代碼對(duì)待。NodeManager 管理一個(gè) YARN 集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)。

NodeManager 提供針對(duì)集群中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的服務(wù),從監(jiān)督對(duì)一個(gè)容器的終生管理到監(jiān)視資源和跟蹤節(jié)點(diǎn)健康。MRv1 通過(guò)插槽管理 Map 和 Reduce 任務(wù)的執(zhí)行,而 NodeManager 管理抽象容器,這些容器代表著可供一個(gè)特定應(yīng)用程序使用的針對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源。

分布式數(shù)據(jù)庫(kù)

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)使用 HBase 來(lái)承接,HBase 是一個(gè)開(kāi)源的、面向列(Column-Oriented)、適合存儲(chǔ)海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的、具備高可靠性、高性能、可靈活擴(kuò)展伸縮的、支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫(xiě)的分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)。

存儲(chǔ)在 HBase 中的表的典型特征:

大表(BigTable):一個(gè)表可以有上億行,上百萬(wàn)列

面向列:面向列(族)的存儲(chǔ)、檢索與權(quán)限控制

稀疏:表中為空(null)的列不占用存儲(chǔ)空間

流處理服務(wù)

Apache Storm 是一個(gè)分布式、可靠、容錯(cuò)的實(shí)時(shí)流式數(shù)據(jù)處理的系統(tǒng)。在 Storm 中,先要設(shè)計(jì)一個(gè)用于實(shí)時(shí)計(jì)算的圖狀結(jié)構(gòu),我們稱之為拓?fù)?topology)。這個(gè)拓?fù)鋵?huì)被提交給集群,由集群中的主控節(jié)點(diǎn)(master node)分發(fā)代碼,將任務(wù)分配給工作節(jié)點(diǎn)(worker node)執(zhí)行。一個(gè)拓?fù)渲邪?spout 和 bolt 兩種角色,其中 spout 發(fā)送消息,負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)流以 tuple 元組的形式發(fā)送出去;而 bolt 則負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)流,在 bolt 中可以完成計(jì)算、過(guò)濾等操作,bolt 自身也可以隨機(jī)將數(shù)據(jù)發(fā)送給其他 bolt。由 spout 發(fā)射出的 tuple 是不可變數(shù)組,對(duì)應(yīng)著固定的鍵值對(duì)。

業(yè)務(wù)處理邏輯被封裝進(jìn) Storm 中的 topology 中。一個(gè) topology 是由一組 Spout 組件(數(shù)據(jù)源)和 Bolt 組件(邏輯處理)通過(guò) Stream Groupings 進(jìn)行連接的有向無(wú)環(huán)圖(DAG)。Topology 里面的每一個(gè) Component(Spout/Bolt)節(jié)點(diǎn)都是并行運(yùn)行的。 在 topology 里面, 可以指定每個(gè)節(jié)點(diǎn)的并行度, storm 則會(huì)在集群里面分配相應(yīng)的 Task 來(lái)同時(shí)計(jì)算,以增強(qiáng)系統(tǒng)的處理能力。

調(diào)用了華為哪些能力

使用 HBase 的 JAVA API 實(shí)現(xiàn)了對(duì) HBase 數(shù)據(jù)庫(kù)的表的創(chuàng)建、刪除和數(shù)據(jù)的增刪改功能。使用的 API 如下:

org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin 類:

org.apache.hadoop.hbase.HTableDescriptor:

org.apache.hadoop.hbase.client.HTable:

org.apache.hadoop.hbase.client.Put

org.apache.hadoop.hbase.client.Get

使用了HDFS的JAVA API 實(shí)現(xiàn)了對(duì)HDFS上的照片文件的讀取

Kafka java api, 實(shí)現(xiàn)了 kafka 的生產(chǎn)者和消費(fèi)者,storm 的 spout 中實(shí)現(xiàn) kafka 消費(fèi)者,從 kafka 訂閱人臉照片,實(shí)現(xiàn)人臉照片的實(shí)時(shí)采集

消費(fèi)者 API:

生產(chǎn)者 API:

使用 stormAPI 實(shí)現(xiàn)對(duì)拓?fù)涞奶峤?查詢和刪除操作

合作伙伴介紹

北京恒遠(yuǎn)華信息技術(shù)有限公司成立于 2001 年,公司自成立以來(lái)始終專注于政府行業(yè)和大型企事業(yè)單位的通信網(wǎng)絡(luò)及信息化建設(shè),緊跟 IT 技術(shù)的發(fā)展,在云計(jì)算、存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)、WLAN、數(shù)據(jù)中心建設(shè)和智能光網(wǎng)絡(luò)建設(shè)方面能提供最新的極具競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品解決方案及服務(wù)。恒遠(yuǎn)華多年來(lái)一直以華為為最重要的合作伙伴,與華為攜手承建過(guò)多項(xiàng)國(guó)家級(jí)重點(diǎn)通信工程。

近年來(lái),隨著華為大數(shù)據(jù)平臺(tái)的建設(shè)量的增加出現(xiàn)了基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的人臉識(shí)別需求,恒遠(yuǎn)華基于華為大數(shù)據(jù)平臺(tái)開(kāi)發(fā)了專門針對(duì)特定行業(yè)的人臉識(shí)別業(yè)務(wù),獲得行業(yè)內(nèi)的積極評(píng)價(jià)。

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