人脸特征不管是传统的机器识别，还是近几年大火的深度学习，都是将人类的学习能力通过计算机的计算能力得到表达和迁移。仔细想想，当我们将注意力集中在脸部，会怎么样描述一个人。可能的描述会是：人天生就有很强的抽象和学习能力。当我们面对一张人脸照片时，会自动进行特征处理和变换。当再次面对这张照片时，即使脸部特征有所变形或者缺失，也不影响我们的识别。
人脸识别系统架构分析人脸识别系统架构分为内网和专网两个部分。其中内网的人像应用平台，主要负责区域特色主题库和个性化采集人像库的特征提取、建库，以及与其他部署单元的联动功能；专网的人像识别前置服务主要负责实时视频分析、人脸照片结构化、人像比对计算、路人数据存储和路人检索等功能，承担主要的计算功能。后端解析管理子系统负责对前端人脸抓拍采集子系统相关数据的汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，由人脸结构化分析服务、应用管理和存储系统组成。中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括中心管理服务器、视频流接入处理服务器、图片流接入处理服务器等。
主要功能特色包括：1。灵活的系统扩展性基于先进的分布式系统架构，支持动态扩充人脸匹配服务器，实现甚至亿级海量人脸库的支持。2。的人脸比对性能单台人脸匹配服务器每秒可完成2000万人次实时比对，海康威视人脸识别，从人脸检测到人脸识别耗时不足200ms。在百万人脸库规模下，人脸比对结果前10位的命中率在95%以上3。对人脸的宽容度高，具备人脸姿态矫正功能，当人脸左右上下倾斜在25度以内时不会影响识别结果。支持基于可见光环境下的人脸识别，人脸识别结果受光线变化影响小。对于人脸的变化，包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等，算法均具有良好的适应性，不影响识别准确度。4。支持移动终端系统客户端可运行在基于Android或iOS的移动终端上，可通过移动终端进行实时人脸采集与人脸比对。
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