山東聊城銷售人臉識別系統報價

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：

非強制性：用戶不需要配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；

非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像；

并發性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；

除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。

主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

現有的人臉識別系統在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現有系統的識別率將陡然下降。比如，人臉比對時，與系統中存儲的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。

所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。

人臉識別問題中x是圖像，當然圖像在計算機中的存儲方式是數字矩陣對應圖像的像素點陣，比如1024×768等等，而每個像素點是用數值來表示RGB或者黑白灰，不同的圖像所對應的數字矩陣是不同的，但在數值分布上會呈現出一定的特征，比如人臉和五官，不管出現在圖像中的哪個位置，對應的數值都會有一定的規律。

2D人臉識別的優勢是實現的算法相對比較多，有一套比較成熟的流程，圖像數據獲取比較簡單，只需一個普通攝像頭即可，所以基于2D圖像數據的人臉識別是目前的主流，在安防、監控、門禁、考勤、金融身份輔助認證、娛樂等多種場景中都有應用。