• 算法品牌：Face To • 1：N人脸识别，人脸库支持20000张人脸，top1命中率99.99%； • 1：1人证比对准确率99%以上； • 识别速度快，郑州市口碑好人脸识别登记系统，郑州市口碑好人脸识别登记系统，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）***检测人脸比对耗时0，郑州市口碑好人脸识别登记系统.2ms，（d）特征比对耗时0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）； • 支持陌生人检测，陌生人等级可配置； • 支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存； • 支持公网、局域网使用部署方式； • 支持HTTP方式接口对接； • 支持屏幕显示内容配置； • 支持识别距离配置。

人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。 (1)几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。 (2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种比较好正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。 (3)神经网络的人脸识别方法 神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。 (4)弹性图匹配的人脸识别方法 弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。 (5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。 (6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法

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