时至2021年，各界对人工智能技术的讨论，除了新奇有趣之外，更开始关注如何让人工智能走出实验室，实际解决各领域所面对的难题。在人工智能落地的过程中，人脸辨识为其中一环，人脸辨识除可以更简化人员名册上的编列外，更可将其延伸至其他相关应用，其中部属的流程为：

1. 管理名册 (Management)
2. 建模 (Modeling)
3. 评估 (Evaluation)
4. 推论 (Inference)

过去在人脸辨识系统上，这些功能须透过不同的步骤组合完成，从手动新增人员、新增人员的照片到训练模型在进行评估，完成上述工作才能正式使用。这使我们在后续的想新增人员的情况时，又必须回复到先前的第一个步骤，重头到尾的再执行一次这些流程，才能达到人脸模型的布署，这会使得在使用者的时间上与使用体验上相当的不方便。

在这讲求效率的年代，MIRLE FACE平台打造出了最符合使用者预期的人脸辨识系统平台，除了效能上的快速外，更推出了使用者可以直接增强人脸数据的强大功能，藉由在推论阶段的产出结果，直接将陌生人脸自动存在非公司成员的管理名册里，并且透过了初步的分群分类，让使用者更方便的去查看非公司成员名册里的名单，更可从其名册接新增到公司管理名单中。另外，名单可直接将已新增的名单直接训练布署在模型里面。

另外，我们在这疫情严峻的情况下，增加了实用的功能：

1. 温度监控功能：利用温度仪摄像机与原本的摄像机做上整合与坐标上的校正，可以精准地去量测此成员的额温，如该成员有发烧状况，系统会立即通报并产生警示，利用实时的方式去防范。
2. 口罩辨识与检测：在疫情期间戴好口罩是身为一位良好公民必备的条件之一，但常常会因为口罩的因素，而导致在人脸辨识无法精准的辨识出，为了解决这技术上的问题，我们调整了模型与增强了数据集，能精准地辨识出戴口罩的成员们，不用承担脱下口罩的风险，良好地杜绝传染病与实现了扩充性。

 
用户可使用 Web 界面来操作平台，并跟着几个步骤的导引，轻松完成管理名册的新增与管理，另外搭配了上述所描述之功能，可大幅降低管理名册或新增人脸图片集所耗费人力；随即使用者可利用串流型摄像镜头或是影片档，根据所需要的功能加以使用，可利用的范围包括了：

1. 差勤系统与黑名单：利用人脸辨识的方式，去自动地列出当日人员进出报表与自动打卡的差勤系统，也可透过设定黑名单方式进阶管理人员名册。
2. 利用影片去寻找人脸以方便后续归档：利用我们人脸辨识系统，可以将需要寻找成员的影片来进行人脸辨识，并且我们将会成员们所在影片中，出现的时间点输出为报表，好让后续人员更有效率地为此影片归档做处理，取代原先的人工筛选上的不便。

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