行业现状
  • 存在数据孤岛

    学校不同业务建设部门管理机制不一、采集设备不同
    采集人像的标准不一、保存方式不同,导致人像重复利用性不高,造成人像数据孤岛
  • 采集处理困难

    人工采集,工作量大
    设备采集,需配备现场引导人员,定时定点采集,采集人像质量参差不齐
    不同人像识别设备对人像尺寸规格标准不一,后期处理困难
  • 数据安全隐患

    传统的管理方式,缺乏加密存储与传输的约束机制
    人像数据的导入导出无法全程监控,出现数据安全事件无法自溯,具有严重的信息安全隐患
  • 第三方对接难

    设备厂家自建人脸库以服务自家设备为主,开放性不足
    其他第三方人脸库系统与人脸设备对接存在 “ 最后—公里 ” 问题,会造成时间、费用与稳定性不可控
沃识人人像管理中台框架
平台特点

建设一套以互联网+AI智能技术为基础,实现集生物信息采集、鉴证、处理、分发功能为一体

满足高校信息化发展与智慧校园建设要求的生物信息库平台

建设一套以互联网+AI智能技术为基础,实现集生物信息采集、鉴证、处理、分发功能为一体满足高校信息化发展与智慧校园建设要求的生物信息库平台

  • 采集鉴证
    多维度质量检测,一次采集,人像质量适配多个厂家设备
    公安部人证比对,拒绝“冒名顶替“
  • 智能处理
    智能处理人像,尺寸规格适配多个品牌设备与平台
    特征值提取提供更多数据安全保障
  • 存储加密
    数据加密存储,数据传输多层加密
    调用接口专属盲水印
  • 适配分发
    适配分发直达设备,解决“最后一公里”问题
    降低第三方对接成本
平台价值
  • 1
    提升高校师生满意度

    人像数据随时随地采集更新,界面操作引导,完备售后体系提高服务水平

    2
    减少设备投入

    纯软采集,无需设备投入,减少设备建设与维护成本

    3
    保障数据安全环境

    存储与传输加密环境,特征值提取技术,从源头保障人像数据安全

  • 4
    真正解决“最后一公里”问题

    私有化统一算法标准的分发模块,多平台设备主动对接,打破品牌壁垒,真正解决“最后一公里”问题

    5
    为高校信息化建设奠定基础

    人像中台为各个人脸识别应用系统预留API数据调用接口,提高人像数据共享的灵活性,拒绝数据孤岛

  1. 1
    提升高校师生满意度
    2
    减少设备投入
    3
    保障数据安全环境
  2. 4
    真正解决“最后一公里”问题
    5
    为高校信息化建设奠定基础
功能示范

自主采集

随时随地更新人像照片

前端自动检测,后台自动审核

多维度质量检测,一次采集,人像质量适配多设备

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