银川人脸识别系统施工-鼎林工贸供应人脸识别系统

如今的鼎林工贸已进入快速发展的快车道，逐步形成了“以客户需求为之根本”的经营理念，不继推出具有防护用途的人脸识别系统，可根据不同场合，不同需求为客户制定合适的解决方案，以更优的工程机械建筑机械产品服务于广大需求群体，在银川市享有声誉。

银川人脸识别系统施工-鼎林工贸供应人脸识别系统。 宁夏鼎林工贸有限公司是一家专注于工程机械建筑机械系列产品的研发、生产、销售，主营产品人脸识别系统。以满足需求群体的需求为核心，宁夏鼎林工贸有限公司的人脸识别系统经过全体员工的不懈努力，使得产品抢手于宁夏;内蒙古乌海;陕西榆林;甘肃平凉、庆阳、武威、张掖，得到各地需求群体的称赞，在银川市有的度，为企业塑造了优异、可靠的形象。

人脸图像采集技术

在出入口控制、视频监控等安防领域中，人脸识别的环境是复杂多样的，各种光照条件会直接影响人脸图像的采集效果。因此有效的ISP图像采集技术是保证后续人脸识别效果的必要前提。以海思为代表的安防芯片厂家，在视频监控领域积累了多年的ISP图像处理经验，在各种逆光、低照、动态范围较大的场景下，都能较好地获取清晰的人脸画面。以索尼为代表的图像传感器厂家，以宇瞳为代表的镜头厂家，也提供了高质量的图像传感器和镜头方案，配合芯片ISP算法，保证了人脸图像的有效采集。此外，针对人脸等特殊目标，设计专门的人脸曝光算法，也是一个重要的技术发展趋势，一些有相关技术积累的安防厂家都采用了这种技术来增强人脸采集的图像处理效果。

2基于深度学习的人脸识别算法

传统的人脸识别技术，由于场景适应性较差，无法满足实际应用的要求，因此当时的人脸识别大都是在特定场合下使用，无法普及开来。随着深度学习的成熟和普及，将深度学习应用到人脸识别成为一个主流的技术趋势。基于深度学习强大的泛化能力和鲁棒性，人脸识别终于可以在更加广泛的应用领域中施展身手。基于深度学习的人脸检测算法，当前使用较多的有基于候选框的FasterRCNN、RFCN等算法，也有基于回归的YOLO、SSD等算法。经过近几年算法的优化迭代，这些算法在检测速度和检测精度上已经能够满足实时业务的需求。

3基于深度学习的人脸识别算法

深度学习相比传统算法优势明显，但是计算量也是非常大的。早期，深度学习只能在工作站或服务器平台上依赖强大的CPU来运行。随着英伟达强势介入深度学习领域，在GPU上运行深度学习成为一个主流趋势。而以英伟达TK1、TX1为代表的GPU模块的推出，在嵌入式设备上运行深度学习成为了可能。随后各种专用的深度学习加速模块开始普及，从而推进了深度学习在各种嵌入式终端设备的普及。

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人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研shu究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。

　　人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

面部是人体的标识，每个人都有着的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。

学习基础

建立一个自己的人脸识别系统需要用到深度学习技术，所以对于深度学习你要知道单元，填充，前向传播，反向传播，过拟合，Droupout，Flatten，Python语法和数据结构，Keras库等。

建立模型

构建人脸识别模型的方法有很多，简单的可以直接用python调用dlib人脸识别库，还可以使用简单的卷积神经网络（CNN）模型来训练模型，本次给大家提供一个通过CNN训练的简单示例。

识别原理

在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类常用于分析视觉图像。卷积网络受到生物过程的启发，因为神经元之间的连接模式类似于动物视觉皮层的组织。在图像识别中，给定输入图像，CNN模型应用各种滤波器识别图像中的边缘部分以便检测给定图像中的目标。

凭借自己丰富的行业经验和发展眼光，团队精诚合作，鼎林工贸始终坚持“以人为本、诚信守约、创新革新、用心服务”的经营理念，竭诚为广大需求群体做好每一项服务，让客户充分享受到鼎林工贸技术服务的诚信、方便、快捷以及人脸识别系统的稳定、可靠。我厂位于友爱街立达建材城10栋101,134，欢迎各界朋友光临指导，参观考察和业务洽谈。

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