合肥安裝人臉識別系統價格的用途和特點,合肥進軍

人臉識別

人證識別是把人臉識別技術與識別技術相結合的創新應用。人臉識別技術，是指通過計算機將人證信息（指人的臉型、面像等固有的身理特征）收集、處理、對比等，來鑒定個人身份的一項技術。人臉識別系統一般用于、監考（今年東北大學就用了天誠盛業的人臉識別技術監考，防止考生）、安防、抓捕，等等。系統采用新人臉識別算法，結合新第二代閱讀器應用技術，通過現場采集的照片比對上的照片。

主要功能特色包括：

1.靈活的系統擴展性

基于先進的分布式系統架構，支持動態擴充人臉匹配服務器，實現甚至億級海量人臉庫的支持。

2.的人臉比對性能

單臺人臉匹配服務器每秒可完成 2000 萬人次實時比對，從人臉檢測到人臉識別耗時不足 200ms。在百萬人臉庫規模下，人臉比對結果前 10 位的命中率在95%以上

3.對人臉的寬容度高，具備人臉姿態矯正功能，當人臉左右上下傾斜在 25 度以內時不會影響識別結果。

支持基于可見光環境下的人臉識別，人臉識別結果受光線變化影響小。

對于人臉的變化，包括表情、胡須、眼鏡、發型、年齡等，算法均具有良好的適應性，不影響識別準確度。

4.支持移動終端

系統客戶端可運行在基于 Android 或 iOS 的移動終端上，可通過移動終端進行實時人臉采集與人臉比對。

人臉識別技術檢測

面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規則法

由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。

人的這種抽象、變換及補全能力卻是計算機所缺少的，我們可以模仿人眼的這種識別手段，讓計算機將注意力轉移到鼻子、嘴巴等重要特征上，從而擁有部分程度的智能。

在計算機存儲的時候，不再是整個臉部的信息，而是眼睛、鼻子、嘴巴等臉部部件，通過這些部件間的比對來判斷是否為同一對象。這種方法叫做基于人臉關鍵特征的識別技術，通常是通過邊緣、輪廓檢測來實現的。