Paravision已经发表了一系列三篇白皮书，讲述了如何使用生物识别面部识别和表现攻击检测检测来支持在各种不同情况下，从办公室健康协议执法到远程入职。
白皮书COVID-19：增强的安全与保障，'''面部识别和未来的航空旅行体验，' 和 '演示攻击检测的简介可以免费下载。
Paravision首席产品官Joey Pritikin告诉生物识别更新在一封电子邮件中，就准确性，鲁棒性，可用性和绩效性而言，对许多用例的生物识别技术的识别已变得令人信服。
他解释说：“因此，许多最终用户和合作伙伴与没有生物识别的背景的许多最终用户和合作伙伴接触，因此对许多与其用例相关的技术和产品功能没有洞察力和背景。”
“我们使用这些白皮书（这是广泛系列中的第一个目标）的目标是帮助系统集成商和解决方案提供商以及最终的客户建立坚实的基础，以理解与面部识别，生物识别身份和计算机视觉相关的关键技术，应用和部署注意事项，无论他们使用哪种技术，我们都可以在工作中扮演自己的角色，并能够扮演自己的角色。
在“安全与保安”白皮书中使用面部识别来满足“新正常”的要求，特别是基于可靠的生物识别算法的面部识别，可以准确地识别面膜部分闭塞的面孔。还解释了该技术用于检测口罩和其他个人防护设备（PPE）以及社交距离和活动跟踪的使用。
Paravision概述了工作场所面临生物识别技术和计算机视觉应用，以防止Covid-19传输，包括无触摸访问控制和安全政策遵守。在商业环境中，该技术可以帮助减少接触和调整客户体验，同时还可以帮助支持卫生等安全零售实践。 Paravision的面部识别也可以在机场中用于无缝旅行解决方案和政策统一。
在Paravision的白皮书中，对后一种用例进行了更详细的探讨。这份白皮书考虑了机场中使用的处理和图像捕获方法，并解释了从一个人或办公室的舒适度，登机手续和行李降落过程，安全检查站，移民处理，寻求方法，寻路，访问，贵宾休息室和登机台上的远程注册。
Pritikin指出，Paravision的脸部识别是与遮挡的面孔合作的，因此尚未更改与口罩一起工作。 NIST在A中排名第二杂化算法的测试。但是，Paravision确实使用Pritikin所说的“高效的机器学习基础架构”来开发蒙版检测模型，以在几周内建立“非常强大的模型”。
Pritikin解释说：“社会距离的分析是类似的考虑因素。” “人们的检测是视频安全中许多应用的关键能力，在视频安全性中，人们渴望结合安全性和自由流动的运动。社交距离只是将特定的指标置于人体检测模型之上，因此，在基于可靠的计算机视觉工具集时，实现它的努力是最小的。”
有关演示攻击检测（PAD）技术的白皮书介绍了生物识别欺骗的概念，其工作原理以及如何被检测到的概念以及三个级别的演示攻击。 Paravision根据用户是否需要主动参与或被动参与，以及标准摄像机技术，并考虑到每个人都有优势和缺点。最后，指出了四个常见的PAD技术用例。
Paravision进一步提高了其生物识别精度错误率降低36％根据其面部识别算法的最新版本。
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