Дані обличчя належать до конфіденційних даних громадян, які є унікальними та незамінними.Усі три основні національні нормативні акти, зокрема Закон про кібербезпеку, Закон про безпеку даних і Стандарти безпеки персональної інформації, передбачають правила управління такими даними та конфіденційністю.
Будучи неприбутковою організацією, школи надають високоякісні послуги вчителям і учням, створюючи програми для розпізнавання облич по всьому кампусу.Тому в процесі застосування технології розпізнавання облич необхідно посилити захист особистої приватності та побудову безпеки даних.
Розпізнавання обличчя, як найзручніший, швидкий та ефективний унікальний засіб ідентифікації, застосовувалося в різних сценаріях навчання та життя на кампусі.Однак у різних програмах також траплявся безладний збір і конструювання даних обличчя.
Виходячи з цього передумови, школи повинні побудувати єдину платформу з можливостями безпеки на основі даних обличчя, що дозволяє їмкерувати невпорядкованим і хаотичним збором даних про обличчя в уніфікований спосіб, забезпечуючи безпека даних про обличчя та розширення можливостей різних бізнес-додатків для розпізнавання обличчя.
Уніфіковане рішення для лицьової платформи
Які проблеми?
1. Збір і взаємодія
Вирішіть проблему розпорошеного збору даних обличчя на початковому етапі та неможливості досягти спільного використання та сумісності.
2. Готовий до використання на землі
Вирішити проблему складного впровадження програми та неможливості швидко надати школі зручні послуги.
3. Захист даних
Вирішіть такі проблеми, як низька безпека даних обличчя та недостатній захист конфіденційності.
4.Спільне розширення можливостей
Вирішіть проблему відстеження втрати даних і неможливості ефективного досягнення спільних повноважень.
Уніфікована лицьова платформа
Як вирішити проблему?
1. Процес збору
Створюйте тривимірні методи збору, такі як онлайн і офлайн, самообслуговування та допомога, щоб зробити роботу викладачам і студентам зручною.Встановіть підписання угоди про захист конфіденційності, перевірку та оцінку якості зображення та самоперевірку особистої схожості під час процесу збирання.
2. Процес зберігання
Зашифроване зберігання файлів зображень на сервері, побудова методу віддаленого резервного копіювання, злиття значень рис обличчя кількох версій, розпізнавання пам’яті моделі значень ознак терміналу, щоб уникнути витоку фотографій.
3. Передавальна ланка зв'язку
Прийняття моделі власних значень для передачі даних для підвищення безпеки даних під час процесу передачі даних.
4. Спільний процес розширення повноважень
Відкрите поєднання значень функцій кількох версій, обмін зображеннями та відстеження втрат, встановлення порядку спільного використання, відкрита безпека та відстеження втрат.
Shandong will Data Co., Ltd
Створений у 1997 році
Час розміщення: 2015 (новий код третьої плати 833552)
Кваліфікація підприємства: національне високотехнологічне підприємство, підприємство з подвійною сертифікацією програмного забезпечення, підприємство з відомим брендом, підприємство Gazelle провінції Шаньдун, підприємство відмінного програмного забезпечення провінції Шаньдун, спеціалізоване, вдосконалене та нове підприємство малого та середнього розміру, технологічний центр підприємств провінції Шаньдун, провінція Шаньдун Invisible Champion Enterprise
Масштаб підприємства: компанія налічує понад 150 співробітників, 80 співробітників дослідницьких і конструкторських робіт і більше 30 спеціально найнятих експертів
Основні компетенції: дослідження та розробка програмних технологій, можливості розробки апаратного забезпечення та здатність задовольняти персоналізовану розробку продукту та послуги з посадки