圖書館人臉識別多重優惠 宣城盛宇智能設施

在人臉識別過程中，對于前端在各種環境下采集到的圖像，需要先做預處理，譬如光線規整、圖像增強、關鍵點分析、人臉對齊等手段，在檢測到人臉后，再以預先訓練好的人臉特征模型進行特征值的提取與比對，即可知道待識別對象與目標對象是否為同一個人。

人臉識別的完整過程是：人臉數據采集-模型訓練-圖片拍攝-預處理-特征采集與比對-輸出結果。人臉檢測只是其中個別環節。

?人臉識別技術發展背景

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。除了安防、金融這兩大領域外，人臉識別還在交通、教育、電子商務等諸多場景實現了廣泛應用，且呈現出顯著應用價值。為了進一步把握人臉識別技術所帶來的重大機遇，我國出臺了一系列政策予以支撐。

2015年以來，我國相繼出臺了《關于銀行業金融機構遠程開立人民1幣賬戶的指導意見(征求意見稿)》、《安全防范視頻監控人臉識別系統技術要求》、《信息安全技術網絡人臉識別認證系統安全技術要求》等法律法規，為人臉識別技術的應用以及在金融、安防等領域的普及奠定了重要基礎。

2017年，人工智能第壹次被寫入全國政府報告；同年7月，發布了《新一代人工智能發展規劃》；12月，出臺了《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》，其中對人臉識別有效檢出率、正確識別率的提升做出了明確要求。作為人工智能主要細分領域，人臉識別獲得的國家政策支持顯而易見。

人臉識別未來發展趨勢

1、人臉識別應用的蕞廣泛領域便是安防行業，不僅給整個安防行業注入了新的生命活力，也進一步開拓了新的發展市場。作為安防市場未來的發展方向的智能視頻分析，其中蕞重要的技術就是人臉識別。

2、我國的三維測量技術近年來發展形勢較好，而現今3D人臉識別算法正對2D投影的缺陷做了補充，此外對于其中的傳統難點，包括人臉旋轉、遮擋、相似度等在內的都有了很好的應對，這也成為了人臉識別技術的另一個蕞為重要的發展路線之一。

3、大數據深度學習進一步提升了人臉識別的精準度，這也為2D人臉識別的應用作了一定的突破，將其應用于互聯網金融行業當中，能夠快速普及金融級應用。

1、總體設計思路

人臉識別系統是基于建立“以員工為服務對象、以企業管理為目的，以多種信息化技術為管理手段、結合以人為本的服務理念，實現一臉認證通過考勤、進出權限認證、用餐認證等綜合管理系統”的總體設計思路。

2、總體結構

在系統的總體結構設計上，充分考慮現狀以及未來的系統擴展需求，采用多接口、開放式框架設計。

該人臉識別系統中心平臺是核心層：由中心數據庫，人事管理、系統管理等各類模塊組成，主要對系統各類應用子系統和硬件終端進行綜合管理，管理業務流和數據流。

應用子系統模塊：子系統是微笑通系統的應用服務層，提供該系統的各類應用功能管理，包括食堂消費、門禁、考勤、會議簽到、訪客管理、車輛出入監控等子系統。通過專業定制的漢王人臉識別設備采集員工在終端發生的各類信息，通過計算機終端，管理各類信息，為領導及員工提供與人臉識別相關的各類服務。

第三方應用接口：該系統提供規范的接口，開放的通訊協議，方便第三方人事管理系統，OA辦公系統等通過統一的應用接口訪問微笑通中心平臺，實現數據共享數據交換。