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發布時間：2020-11-12 02:14
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人臉識別的發展歷史
第壹階段（1950s—1980s）初級階段
人臉識別被當作一個一般性的模式識別問題，主流技術基于人臉的幾何結構特征。這集中體現在人們對于剪影（Profile）的研究上，人們對面部剪影曲線的結構特征提取與分析方面進行了大量研究。人工神經網絡也一度曾經被研究人員用于人臉識別問題中。較早從事 AFR 研究的研究人員除了布萊索（Bledsoe）外還有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。總體而言，這一階段是人臉識別研究的初級階段，非常重要的成果不是很多，也基本沒有獲得實際應用。
第二階段（1990s）高潮階段
這一階段盡管時間相對短暫，但人臉識別卻發展迅速，不但出現了很多經典的方法，還出現了若干商業化運作的人臉識別系統，比如為的 Visionics（現為 Identix）的 FaceIt 系統。 從技術方案上看， 2D人臉圖像線性子空間判別分析、統計表觀模型、統計模式識別方法是這一階段內的主流技術。
第三階段（1990s末~現在）
人臉識別的研究不斷深入，研究者開始關注面向真實條件的人臉識別問題，主要包括以下四個方面的研究：
1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。
2）深入分析和研究影響人臉識別的因素，包括光照不變人臉識別、姿態不變人臉識別和表情不變人臉識別等。
3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度學習方法。
4）利用新的數據源，例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。
人臉識別門禁和傳統門禁
隨著智慧城市建設的步伐加快，生物識別、人工智能等新技術突破，智能化人臉識別門禁逐步替代傳統門禁，人臉識別門禁系統逐漸被各個物業公司青睞。
傳統門禁面臨的問題
傳統的門禁卡系統，用戶在使用過程中一旦遺失門禁卡或者遺漏門禁卡，就會陷入無法通過門禁的尷尬。
指紋識別雖然說也是門禁卡中的一大進步，但是一旦出現使用者指紋破皮手濕、灰塵等情況，也照樣不能通過門禁。
人臉識別門禁系統的優勢
相較于以上兩種門禁卡，人臉識別門禁系統的優勢比較明顯，基于人的面部特征進行識別，不需要帶卡，刷臉就可通行，所以人臉識別門禁系統越來越受歡迎。
隨著技術的不斷進步突破，其上存在的問題將會迎刃而解，在未來，人臉識別門禁系統功能將會越來越強大，應用也將會越來越廣泛，提高來訪者通行率的同時，將會為訪客帶來全新的體驗。
人臉檢測識別系統基于深度學習神經網絡，具有成本低、檢測快、準確率高、自動學習等優點 。解決方案支持私有部署，無需連入互聯網也可以精準檢測和識別人臉，真正的離線人臉識別系統。并且行業內提供靈活的開放接口，只需幾行代碼即可在原有的系統上實現人臉識別的功能，可以對接到商城系統、會員管理系統、一卡通系統、小程序、OA辦公系統、ERP系統等任意系統。
車牌識別管理系統優點
車牌識別管理系統優點
1、靈活的信息提示功能
可根據客戶的要求，對進、出車輛進行相應提示，入口提示內容包含但不限于“京A12345歡迎光臨、京A12345歡迎回家、京A12346占用車位、京A12345有效期30天”；出口提示內容包含但不限于“京A12345一路順風、京A12345有效期30天”等
2、車輛管理信息顯示
系統可將各種車輛信息在出口顯示給用戶。
系統可查詢：庫存車輛信息、通行車輛信息、固定用戶信息、臨時免費車輛等信息
系統可根據需求生成日報表、月報表，收費員報表等EXCEL文件
3、無牌車輛快速處理
無牌車輛或新車進入車場，軟件可作無牌車輛處理，在出場時，可以在無牌車輛記錄表里根據車輛外觀確認收費放行，只需點擊確認，系統自動計算停車費用及時間。
4、車牌識別識別錯誤處理方便快捷
所有車輛進場將保留存對應圖片，管理員通過簡單鼠標操作確認車牌號是否錯誤并進行人工修正，出場正確車牌自動放行或計算費用，錯誤車牌人工進行修正后計算收費，所有確認修正車牌所需時間在三秒內完成。
