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銀川人臉識別系統(tǒng)在哪里-銀川市區(qū)域合格的人臉識別系統(tǒng)

寧夏鼎林工貿(mào)有限公司，于2016-11-08創(chuàng)辦。自成立以來，公司始終堅持以市場運作為手段、以服務(wù)質(zhì)量為保證、以誠信合作為基礎(chǔ)，與廣大需求群體建立起良好的合作關(guān)系。本公司根據(jù)需求群體的需求，人臉識別系統(tǒng)銷售范圍拓展到寧夏;內(nèi)蒙古烏海;陜西榆林;甘肅平?jīng)觥c陽、武威、張掖各地。公司服務(wù)客戶眾多，產(chǎn)品聲名遠揚，在國內(nèi)同類產(chǎn)品中具有較高的信譽度。如果您還想要了解更多，請聯(lián)系我們。

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為了理解人臉識別算法工作原理，我們首先來了解一下特征向量的概念。（譯者注：此處的特征向量指機器學習的概念，不同于矩陣理論。）

每個機器學習算法都會將數(shù)據(jù)集作為輸入，并從中學習經(jīng)驗。算法會遍歷數(shù)據(jù)并識別數(shù)據(jù)中的模式。例如，假定我們希望識別指定圖片中人物的臉，很多物體是可以看作模式的：

臉部的長度/寬度。

由于圖片比例會被調(diào)整，長度和高度可能并不可靠。然而，在放縮圖片后，比例是保持不變的——臉部長度和寬度的比例不會改變。

臉部膚色。

臉上局部細節(jié)的寬度，如嘴，鼻子等。

顯而易見，此時存在一個模式——不同的臉有不同的維度，相似的臉有相似的維度。有挑戰(zhàn)性的是需要將特定的臉轉(zhuǎn)為數(shù)字，因為機器學習算法只能理解數(shù)字。表示一張臉的數(shù)字（或訓練集中的一個元素）可以稱為特征向量。一個特征向量包括特定順序的各種數(shù)字。

舉一個簡單的例子，我們可以將一張臉映射到一個特征向量上。特征向量由不同的特征組成，如：

臉的長度（cm）

臉的寬度（cm）

臉的平均膚色（R，G，B）

唇部寬度（cm）

鼻子長度（cm）

當給定一個圖片時，我們可以標注不同的特征并將其轉(zhuǎn)化為如下的特征向量：

人臉識別初在20世紀60年代已經(jīng)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(fā)展至今其技術(shù)成熟度已經(jīng)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(xiàn)了自動檢測人臉。這項技術(shù)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(chuàng)始主任亞力克斯彭特蘭（Alex Pentland）發(fā)揚光大，彭特蘭在2012年被《福布斯》評為"7個強數(shù)據(jù)科學家之一"，獲此殊榮的還有谷歌創(chuàng)始人拉里佩奇。

2000年以后，NIST研究院又在FERET項目基礎(chǔ)上做了延伸，先后發(fā)起兩個新項目FRVT和FRGC，F(xiàn)RVT是評估技術(shù)可用性，測試算法系統(tǒng)性能，為采購技術(shù)的相關(guān)部門提供檢測報告。FRGC則是面向市場上的公司和團隊，聯(lián)合其他部門的定制化需求，發(fā)布競標比賽，F(xiàn)RVT負責對接評估，幫助不同部門人臉識別系統(tǒng)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(lián)網(wǎng)公司紛紛跟進，2017年蘋果iPhone X發(fā)布人臉解鎖功能，一空同時引爆了市場，如今人臉識別已經(jīng)應用在了方方面面，短視頻、直播這些每天都會高頻出現(xiàn)在我們身邊。整個發(fā)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(lián)網(wǎng)應用階段。

與其他生物識別方式相比，人臉識別優(yōu)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。

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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(tǒng)？簡單來說，面部識別系統(tǒng)是一種通過人的面部輪廓比較和分析來從數(shù)字圖像或視頻源中識別人的身份的技術(shù)。人臉識別已經(jīng)成為深度學習的重要方向。

學習基礎(chǔ)

建立一個自己的人臉識別系統(tǒng)需要用到深度學習技術(shù)，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，F(xiàn)latten，Python語法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Keras庫等。

建立模型

構(gòu)建人臉識別模型的方法有很多，簡單的可以直接用python調(diào)用dlib人臉識別庫，還可以使用簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN或ConvNet）是一類常用于分析視覺圖像。卷積網(wǎng)絡(luò)受到生物過程的啟發(fā)，因為神經(jīng)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。

我們看重產(chǎn)品及服務(wù)給客戶創(chuàng)造的價值，為此我們不遺余力地把產(chǎn)品及服務(wù)至優(yōu)化，把優(yōu)異的工程機械建筑機械產(chǎn)品及真心的服務(wù)奉獻給廣大客戶。鼎林工貿(mào)的主營產(chǎn)品是人臉識別系統(tǒng)，產(chǎn)品現(xiàn)已廣泛用于防護，用戶遍布寧夏銀川，公司產(chǎn)品得到了合作伙伴的肯定。

為建設(shè)和諧社會積極發(fā)揮企業(yè)的社會責任，寧夏鼎林工貿(mào)有限公司愿與您一同開拓廣闊的市場商機，力爭成為行業(yè)人臉識別系統(tǒng)供應商和系統(tǒng)方案提供商。秉承“同心同力 共贏未來”的企業(yè)經(jīng)營理念。目前鼎林工貿(mào)處于高速發(fā)展勢頭，歡迎有志之士加入公司共同發(fā)展。歡迎新老客戶來電咨詢。

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