石嘴山人脸识别系统安装-宁夏回族自治区人脸识别系统批发

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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。

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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。

1.自然性：该人脸识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份，而指纹识别和虹膜识别等则不具备自然性。
2.非接触性：相比较其他生物识别技术而言，人脸识别考勤系统是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。
3.非强制性：被识别的人脸图像信息可以主动获取而不让被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息。

人脸识别门禁系统可以提供各种考勤报表及图表的分析，一方面可以减少操作员的工作时间和工作负担，另一方面可以给公司决策者提供准确的分析数据，以便合理决策。如各部门的出勤率分析表可以给各部门提供整改建议等等...

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