Gesichtsgegevens hearre ta privacygegevens fan boargers, dy't unyk en net te ferfangen binne.De trije wichtige nasjonale regeljouwing, ynklusyf de Cybersecurity Law, Data Security Law, en Persoanlike Information Security Standards, befetsje allegear behearsregels foar sokke gegevens en privacy.
As non-profit organisaasje leverje skoallen tsjinsten fan hegere kwaliteit oan leararen en studinten troch it bouwen fan applikaasjes foar gesichtsherkenning oer de heule kampus.Dêrom, yn it proses fan it tapassen fan technology foar gesichtsherkenning, is it needsaaklik om de beskerming fan persoanlike privacy en de bou fan gegevensfeiligens te fersterkjen.
Gesichtsherkenning, as it meast handige, rappe en effektive unike identiteitsmedium, is tapast yn ferskate senario's fan campus learen en libben.De ûnregelmjittige kolleksje en konstruksje fan gesichtsgegevens yn ferskate tapassingen binne lykwols ek bard.
Op dit útgongspunt moatte skoallen in unifoarm platfoarm bouwe mei befeiligingsmooglikheden basearre op gesichtsgegevens, wêrtroch't se kinneom ûnregelmjittige en chaotyske kolleksje fan gesichtsgegevens op in ienriedige manier te behearjen, garandearjen de feiligens fan gesichtsgegevens, en it bemachtigjen fan ferskate saaklike applikaasjes foar gesichtsherkenning.
Unified facial platfoarm oplossing
Wat binne de problemen?
1. Samling en interworking
Los it probleem op fan fersprate kolleksje fan gesichtsgegevens yn 'e earste faze en ûnfermogen om dielen en ynteroperabiliteit te berikken.
2. Klear om te brûken op 'e grûn
Los it probleem op fan lestige ymplemintaasje fan applikaasjes en ûnfermogen om fluch handige tsjinsten oan 'e skoalle te leverjen.
3. Gegevensbeskerming
Los problemen op lykas lege feiligens fan gesichtsgegevens en net genôch privacybeskerming.
4.Dielde empowerment
Los it probleem op fan traceabiliteit fan gegevensferlies en ûnfermogen om dielde empowerment effektyf te berikken.
Unified facial platfoarm
Hoe it probleem op te lossen?
1. Sammelproses
Bou trijediminsjonale sammelmetoaden lykas online en offline, selsbetsjinning en bystân, wêrtroch it handich is foar leararen en studinten om te operearjen.Stel ûndertekening fan privacybeskerming oerienkomst, ferifikaasje en evaluaasje fan byldkwaliteit, en selsferifikaasje fan persoanlike oerienkomst tidens it sammelingsproses.
2. Opslach proses
Fersifere opslach fan tsjinnerôfbyldingsbestannen, bou fan metoade foar reservekopy op ôfstân, fúzjeekstraksje fan wearden foar gesichtsfunksjes fan meardere ferzjes, erkenning fan opslach fan terminalfunksjeweardemodel, om fotolekkage te foarkommen.
3. Transmission kommunikaasje keppeling
Oannimmen fan eigenweardemodel foar gegevenskommunikaasje om gegevensfeiligens te ferbetterjen tidens it kommunikaasjeproses.
4. Dielde empowermentproses
Iepen fúzje fan funksjewearden foar meardere ferzjes, dielen fan ôfbyldings en tracing fan ferlies, oprjochting fan dielingsoarder, iepen feiligens en tracing fan ferlies.
Shandong will Data Co., Ltd
Oprjochte yn 1997
Listtiid: 2015 (Nije Tredde Board stock koade 833552)
Enterprise Qualification: National High tech Enterprise, Double Software Certification Enterprise, Famous Brand Enterprise, Shandong Province Gazelle Enterprise, Shandong Province Excellent Software Enterprise, Shandong Province Specialized, Refined, and New Small and Medium sized Enterprise, Shandong Province Enterprise Technology Center, Shandong Province Invisible Champion Enterprise
Enterprise skaal: It bedriuw hat mear as 150 meiwurkers, 80 ûndersyk en ûntwikkeling personiel, en mear as 30 spesjaal ynhierd saakkundigen
Kearnkompetinsjes: ûndersyk en ûntwikkeling fan softwaretechnology, mooglikheden foar hardwareûntwikkeling, en de mooglikheid om te foldwaan oan personaliseare produktûntwikkeling en lâningstsjinsten