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智能人脸识别

人脸识别face recognition基于源中瑞的---分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、检测等多种功能，为---和企业提供高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧楼宇等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及客户身份确认等需求。检测图中的人脸，并为人脸标记出边框。检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位准确识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息。该技术可适应大角度侧脸，遮挡，模糊，表情变化等各种实际环境。

人脸识别系统人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的---实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体---各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

这里面的算子设计和模型构建都需要有领域知识的支撑。算子的构建、特征的提取以及模型的建立都影响着终的匹配结果，需要具有深厚的知识和经验。这个过程往往是手工建模完成的，各个模型及参数的设置都比较耗时，具有一定的主观性。

同时，特征工程的适配性较差。比如，各地区人员脸部特征不同，会导致已经调整好的算法在落地时，需要手动多次调整参数，过程耗时、耗力，---阻碍了算法的-部署。

虽然，从表面上看，基于人脸关键特征的识别方法有诸多缺点，且效率较低。但算法能够从人类的先验知识出发，直观而朴素，一定程度上推动了人脸识别技术的发展和普及，为后续更智能的算法奠定了基础。

什么是人脸识别？

人证识别系统是把人脸识别技术与识别技术相结合的---系统，达到持证人与---照片相吻合的目的。

? 自动抓取人脸——通过---头自动抓取画面中人像照片

? 多种---识别——可以识别含有头像的多种---，如、、---等

? 算法准——多个算法识别能力，人脸定位、、---、采集，自动采集人脸及中照片，并形成对比

芯片识别，种类繁多

国内居民芯片读卡、---芯片读卡、港澳---、-证、等国内常见---ocr识别。

自动采集，输出结果

能够自动采集中照片与到的人脸图像进行自动比对，自定义阀值，直接输出比对结果。

无缝对接，自动触发

提供二次开发包，通过预留端口，与企业的系统进行无缝集成，硬件产品做到自动触发，无需修改原系统界面，不影响企业系统正常应用。

人证合一，融合

拥有ocr识别以及人脸比对别---，可根据市场需求将二者做到的融合。

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