人脸识别
人脸识别系统以人脸识别技术为，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的技术。它广泛采用区域特征分析算法，人脸识别一体机，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，具有广阔的发展前景。2006年，美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子护照系统，到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿， 人脸侦测，自动调整影像放大。
人脸识别技术检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
人脸检测识别系统
人脸检测识别系统基于深度学习神经网络，具有成本低、检测快、准确率高、自动学习等优点 。解决方案支持私有部署，无需连入互联网也可以检测和识别人脸，真正的离线人脸识别系统。并且行业内提供灵活的开放接口，只需几行代码即可在原有的系统上实现人脸识别的功能，可以对接到商城系统、会员管理系统、一卡通系统、小程序、OA办公系统、ERP系统等任意系统。
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