刷脸时代下，人脸识别在智慧物流中有何应用？
随着互联网经济的发展，电子商务、物流运输等行业也朝着信息化、智能化的方向发展。其中，身份认证技术是网络安全和信息系统安全的第一道屏障，在物流这种极不安全、陌生关系的环境中，充当着十分关键的安全性角色。近几年，人脸识别技术在身份认证领域的应用已经有较为广泛应用，易于配合电脑与安全、监控、管理系统整合，实现数据信息化管理，使身份认证更加安全、可靠、快速。
人脸识别技术是对人脸图像进行特征提取和分析，将提取的有效面部进行建模并对后续传入的面部特征进行分类和预测的方法。人脸识别方法与传统的身份鉴定手段相比具有友好性，无多余操作、非接触性、实时性、隐蔽性的特点。
人脸识别在物流中的应用场景
刷脸支付
与“刷脸登录”相比，“刷脸支付”涉及到资金的安全，在安全性方面的要求比登录更高。同时，刷脸支付多在线下公共设备和公开环境中进行，场景复杂多变，背景及环境噪音大，人的面相随自然环境的变化而可能显现较大的区别，使识别难度提高和安全风险上升。目前人脸识别准确率已远超肉眼，而且有活体检测算法来判断采集到的人脸信息是否为照片、视频等冒充，这一技术将越来越接近大规模应用。
快递签收
电商的发展，使得快递行业呈现出井喷式发展。实际中，快递员需要在较短的时间完全货物的交付、派件，造成了物流签收环节存在很多的问题。在签收过程中经常出现冒领，误领，签收慢等问题。其中造成误领、冒领的主要原因是传统的物流签收认证存在容易伪造的缺陷，签收过程耗时的主原是在签收过程中需要对收货人进行复杂的身份验证，浪费快递员宝贵的时间。所以，需要一种安全、快捷、便利的身份认证方式。
疲劳驾驶预警
大多时候，驾驶员长时的疲劳驾驶，是物流货运重大事故的主因。在途行驶过程中，疲劳驾驶、违规操作的驾驶员，其面部会出现典型的风险特征，闭眼、打呵欠、频繁低头、玩手机等，通过摄像头的高速图像传感器等设备，实时采集驾驶员面部信息，通过智能识别和机器学习，可以判定和抓取驾驶员不良驾驶行为及状态。通过AI框架展开云端检测和实时识别判断，及时输出该运行车辆的运行风险状态，并进行干预。在分析出运行车辆的风险等级之后，触发相应的风险预警和报警，提示驾驶员及后台管理人员，平台安全管理人员便可即时下发语音警告或电话通知驾驶员，多重干预，保障安全。
授权处理
有些特定区域是需要确认身份后、获得授权才可作下一步操作。以监控系统采集端从人脸图像中提取人脸特征，并与监视名单数据库中的目标人人脸特征进行比对，生成阂值。相据预设的阀值，系统会返回报警结果给监控计算机，并自动给出声光信号报警，提示安保人员及时进行处理。结合AI与人脸识别、大数据技术的智能安全应用，具有以下优点：系统通过数据采集，对人员及其他证件信息，进行行为实时分析，对非法闯入、人群异常行为可及时预警；同时可进行多种方式报警，改变了传统的人工辨认的做法，降低了安保人员监视值守的工作强度，也实现了安保人员的内部管理，提高了工作效率。
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