人脸识别作为一种重要的个人身份鉴别技术，有着普遍的应用，与利用人体其它生物特征，如指纹、虹膜、语音等相比更为直观方便。人脸图像能用于身份识别，主要是因为人的面貌属于人本身固有的生物特征，这种特征具有不可复制，难于伪造的特点，弥补了密码、签字、口令、证据等传统手段容易泄漏，小区人脸识别门禁供应企业、遗忘的缺点。从人脸识别的需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，小区人脸识别门禁供应企业，视频监控环境下的身份识别需求也非常迫切，小区人脸识别门禁供应企业，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份。另外，我国有着13亿人口，而人脸识别系统的市场大小很大程度上也和人口的数量相关，这从本质上决定了人脸识别市场有着巨大的潜力。在当前全国性“互联网 ”战略框架的推动下，互联网金融之战愈演愈烈，如何基于互联网直销渠道实现客户身份的准确识别，是各家直销银行积极探索的领域。人脸识别技术在门禁/考勤领域的典型产品分析。小区人脸识别门禁供应企业

人脸识别投票方法可以是确定的，但是概率投票方法一般来说更好，投票机制的一个缺点是计算结果的代价比较昂贵。视频人脸识别的第二个发展阶段是利用多模态信息。因为人类一般会利用多种信息识别人的身份，所以一个多模态系统将比只利用人脸的识别系统性能更好。更重要的是利用多模态信息提供了一种方法，它能大范围解诀那些只靠人脸无法识别的任务。例如，在一个完全没有配合的环境(比如抢钱)，歹徒的脸一般是蒙着的，这时能进行无人脸识别的方法就是分析歹徒躯体的运动特性。闸机人脸识别生产商主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法。

人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。

人脸识别的人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些较能表示人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高这个分类器的检测速度。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域较困难的研究课题之一。

在人脸识别中，第1类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以表示同一个个体。通常称第1类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。人脸生物识别技术已普遍用于jun队、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。闸机人脸识别生产商

人脸识别技术的重要实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”。小区人脸识别门禁供应企业

人脸识别所具备的非接触性、便捷、可扩展性等应用优势，使其在诸多应用场景迎来了普遍应用，除了在人员通行场景的大范围落地应用之外，基于人脸的身份认证价值也被进一步发掘出来。一些特殊的场景开始基于人脸展开个性化的应用，比如路口人脸闯红灯系统以及无人超市中基于人脸的通行和结算应用等。再比如一些业务将人脸识别用于落实“实人制”管理，如养老金提取、保障性住房实人入住等。整体而言，人脸识别在市场上的接受度超出预期。小区人脸识别门禁供应企业

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