固原人臉識別系統護理-大量供應好用的人臉識別系統

寧夏鼎林工貿有限公司，是國內可靠的工程機械建筑機械產品生產、研制和銷售的企業之一，從2016-11-08創辦至今，主要經營人臉識別系統。公司始終本著“客戶至上”的服務原則，在平等互利的基礎上，憑借強大的研發實力和貼心的售后服務，鼎林工貿獲得了無數客戶的普遍認同和高度贊揚，同時憑借網絡營銷的方法，產品遠銷寧夏;內蒙古烏海;陜西榆林;甘肅平涼、慶陽、武威、張掖。我們歡迎廣大需求客戶前來咨詢，聯系人：耿經理。

固原人臉識別系統護理-大量供應好用的人臉識別系統。

人臉識別初在20世紀60年代已經有研究人員開始研究，真正進入初級的應用階段是在90年代后期，發展至今其技術成熟度已經達到較高的程度。

1991年，特征臉（Eigenface）算法被應用在人臉識別，實現了自動檢測人臉。這項技術是霍普金斯大學的希洛維奇（Sirovich）提出，再由麻省理工學院（MIT）"連接科學"的創始主任亞力克斯彭特蘭（Alex Pentland）發揚光大，彭特蘭在2012年被《福布斯》評為"7個強數據科學家之一"，獲此殊榮的還有谷歌創始人拉里佩奇。

2000年以后，NIST研究院又在FERET項目基礎上做了延伸，先后發起兩個新項目FRVT和FRGC，FRVT是評估技術可用性，測試算法系統性能，為采購技術的相關部門提供檢測報告。FRGC則是面向市場上的公司和團隊，聯合其他部門的定制化需求，發布競標比賽，FRVT負責對接評估，幫助不同部門人臉識別系統的個性化要求。

2010年，隨著Facebook加入人臉識別功能，人臉識別開始走向個人。從支付到美顏，互聯網公司紛紛跟進，2017年蘋果iPhone X發布人臉解鎖功能，一空同時引爆了市場，如今人臉識別已經應用在了方方面面，短視頻、直播這些每天都會高頻出現在我們身邊。整個發展過程可以分為機械識別、半自動化識別、非接觸式識別及互聯網應用階段。

與其他生物識別方式相比，人臉識別優勢在于自然性、不被察覺性等特點。自然性即該識別方式同人類進行個體識別時所利用的生物特征相同。指紋識別、虹膜識別等均不具有自然性。不被察覺的特點使該識別方法不易使人抵觸，而指紋識別或虹膜識別需利用電子壓力傳感器或紅外線采集指紋、虹膜圖像，在采集過程中體驗感不佳。

人臉識別發展加快一方面來自于我國智能化社會建設的發展需求，另一方面來自于人臉識別技術的快速發展。尤其是近年來人工智能化的浪潮下，人臉識別行業受到了資本的青睞，為人臉識別技術的發展提供了重大機遇。根據SooPat數據顯示，近年來我國人臉識別行業相關專利申請數量不斷提高。

2018年，我國人臉識別行業專利申請量為3487項，較2017年略有提升，專利公開數量為5200項，同比增長93%。2019年1-2月，我國人臉識別專利公開量已經達到1174項，超過2014年全年水平。

四、我國人臉識別技術應用現狀分析

2014年是我國人臉識別技術的轉折點，使人臉識別技術從理論走向了應用，2018-2020年則是人臉識別技術應用的重要節點，"刷臉"時代正式到來。

目前，從我國人臉識別技術應用來看，主要集中在三大領域：考勤門禁、安防以及金融。

從具體應用來看，主要包含了公共安全領域的刑偵追逃、罪犯識別以及邊防安全等；信息安全領域的政府職能領域的電子政務、戶籍管理、社會福利和保險；商業企業領域的電子商務、電子貨幣和支付、考勤、市場營銷；場所進出領域的軍事機要部門、金融機構的門禁控制和進出管理等。

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首先，人臉識別應用的廣泛領域便是安防行業，不僅給整個安防行業注入了新的生命活力，也進一步開拓了新的發展市場。作為安防市場未來的發展方向的智能視頻分析，其中重要的技術就是人臉識別。

其二，我國的三維測量技術近年來發展形勢較好，而現今3D人臉識別算法正對2D投影的缺陷做了補充，此外對于其中的傳統難點，包括人臉旋轉、遮擋、相似度等在內的都有了很好的應對，這也成為了人臉識別技術的另一個為重要的發展路線之一。

其三，大數據深度學習進一步提升了人臉識別的精確度，這也為2D人臉識別的應用作了的突破，將其應用于互聯網金融行業當中，能夠快速普及金融級應用。

其四，人臉識別技術由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作門禁系統以及鑒權系統，因此智能家居與人臉識別技術的融合是未來發展的方向。智能家居中的人臉識別系統是結合嵌入式操作系統和嵌入式硬件平臺建立的，加強了人臉識別技術與智能家居應用的結合度，具有概念新、實用性強等特點。

其五，人臉識別技術是未來基于大數據領域的重要發展方向?，F如今公安部門都引入了大數據，這也彌補了傳統技術的難點，通過人臉識別技術使得這些照片數據再度存儲利用，能夠大大提升公安信息化的管理和統籌，這將成為未來人臉識別的主要發展趨勢

鼎林工貿在安防通信行業具有良好的形象，主營貿易的人臉識別系統主要具有防護的用途，在寧夏回族自治區頗為搶手。追求產品個性化、使用方便化、服務人性化是全體鼎林工貿員工的工作目標，每款人臉識別系統的推出都經反復試驗和改進，不斷提高質量，使產品更符合當地客戶的要求，保障需求群體在使用中獲得更大利益。

面部是人體的標識，每個人都有著的面部特征。通過一個人的面部可以識別出其身份，不過雙胞胎可能有點困難。那么什么是面部識別系統？簡單來說，面部識別系統是一種通過人的面部輪廓比較和分析來從數字圖像或視頻源中識別人的身份的技術。人臉識別已經成為深度學習的重要方向。

學習基礎

建立一個自己的人臉識別系統需要用到深度學習技術，所以對于深度學習你要知道單元，填充，前向傳播，反向傳播，過擬合，Droupout，Flatten，Python語法和數據結構，Keras庫等。

建立模型

構建人臉識別模型的方法有很多，簡單的可以直接用python調用dlib人臉識別庫，還可以使用簡單的卷積神經網絡（CNN）模型來訓練模型，本次給大家提供一個通過CNN訓練的簡單示例。

識別原理

在深度學習中，卷積神經網絡（CNN或ConvNet）是一類常用于分析視覺圖像。卷積網絡受到生物過程的啟發，因為神經元之間的連接模式類似于動物視覺皮層的組織。在圖像識別中，給定輸入圖像，CNN模型應用各種濾波器識別圖像中的邊緣部分以便檢測給定圖像中的目標。

人臉圖像采集技術

在出入口控制、視頻監控等安防領域中，人臉識別的環境是復雜多樣的，各種光照條件會直接影響人臉圖像的采集效果。因此有效的ISP圖像采集技術是保證后續人臉識別效果的必要前提。以海思為代表的安防芯片廠家，在視頻監控領域積累了多年的ISP圖像處理經驗，在各種逆光、低照、動態范圍較大的場景下，都能較好地獲取清晰的人臉畫面。以索尼為代表的圖像傳感器廠家，以宇瞳為代表的鏡頭廠家，也提供了高質量的圖像傳感器和鏡頭方案，配合芯片ISP算法，保證了人臉圖像的有效采集。此外，針對人臉等特殊目標，設計專門的人臉曝光算法，也是一個重要的技術發展趨勢，一些有相關技術積累的安防廠家都采用了這種技術來增強人臉采集的圖像處理效果。

2基于深度學習的人臉識別算法

傳統的人臉識別技術，由于場景適應性較差，無法滿足實際應用的要求，因此當時的人臉識別大都是在特定場合下使用，無法普及開來。隨著深度學習的成熟和普及，將深度學習應用到人臉識別成為一個主流的技術趨勢?；谏疃葘W習強大的泛化能力和魯棒性，人臉識別終于可以在更加廣泛的應用領域中施展身手?；谏疃葘W習的人臉檢測算法，當前使用較多的有基于候選框的FasterRCNN、RFCN等算法，也有基于回歸的YOLO、SSD等算法。經過近幾年算法的優化迭代，這些算法在檢測速度和檢測精度上已經能夠滿足實時業務的需求。

3基于深度學習的人臉識別算法

深度學習相比傳統算法優勢明顯，但是計算量也是非常大的。早期，深度學習只能在工作站或服務器平臺上依賴強大的CPU來運行。隨著英偉達強勢介入深度學習領域，在GPU上運行深度學習成為一個主流趨勢。而以英偉達TK1、TX1為代表的GPU模塊的推出，在嵌入式設備上運行深度學習成為了可能。隨后各種專用的深度學習加速模塊開始普及，從而推進了深度學習在各種嵌入式終端設備的普及。

鼎林工貿的產品質量安全可靠，價格優惠，客戶遍布寧夏;內蒙古烏海;陜西榆林;甘肅平涼、慶陽、武威、張掖。依托雄厚的技術力量，不斷開發出精良、品質的技術，為廣大客戶提供了優等品的人臉識別系統，滿足了客戶的需求。在客戶選擇下單后，我們將通過陸運的運輸方式把產品送至客戶的手中，我們的人臉識別系統都是具有口碑保障的，請您放心選購！

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