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目前中国国内人脸识别占比已达18%，相对而言，指纹识别占比由之前的98%下降到82%，很明显，人脸识别具有强大的发展潜力，已有取代指纹识别市场的发展趋势。在未来三年内，国内有望形成年销售额过百亿元的市场规模，并在未来十年内有望形成年销售额过千亿元的市场规模。随着技术的成熟与进步，生物识别技术将会得到深化与普及，并开始得到更大范围的采用，比如在边境安全方面，深圳校园安全人脸识别。在今后几年中，其应用将越来越多样化，深圳校园安全人脸识别，随着技术的进步和成本的不断降低，生物识别将会出现长足的发展，深圳校园安全人脸识别。对于生物识别技术发展的未来，生物识别技术在许多行业已经开始应用，当前已进入产业发展的黄金时代。人脸识别被认为是一个普通的模式识别问题，主要的技术都是基于人脸的几何结构。深圳校园安全人脸识别

人脸识别智能终端由于体积小巧，一般和闸机联动使用。在企事业单位，人脸识别智能终端能够利用人脸远距离检测的方式自动捕捉人脸信息，能够快速识别处人脸信息，然后打开道闸，这种远距离、无接触式操作可以解决上下班高峰期的拥挤问题，值得一提的是，人脸识别智能终端还可以对接公司的考勤系统，通行考勤两不误。“人脸识别闸机”模式已陆陆续续在乌镇、方特、漓江、北京世博会等诸多智慧景区上线，相类似的人工智能旅游策划也在陆续上线。湖北人脸识别生产厂家人脸识别技术在人证识别场景应用的项目有哪些？

人脸识别独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。光照需要建立光照模型，检测与定位容易受干扰。姿态估计与匹配三维重建；二维图像的生成。事变的特征提取与消除持久性差；特殊的人群，比如双胞胎；建立人脸年龄衰老模型，较大限度消除年龄变化的影响。

为了处理由于参数导致的人脸图像之间差异的极端情形，通常是预先产生一个通用的模型。而进行图像分析时，给定一张新的图像，一般的做法是用通用模型去拟合新的图像，从而根据模型来参数化新的图像。一个典型的基于视频图像的人脸识别系统一般都是自动检测人脸区域，从视频中提取特征，然后如果人脸存在则识别出，人脸的身份。在视频监控、信息安全和出入控制等应用中，基于视频的人脸识别是一个非常重要的问题，也是目前人脸识别的一个热点和难点。人脸识别算法能够在光线多变、背景复杂、不同表情和特征等情况下采集人脸数据。

人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，重要技术是人脸识别算法。目前人脸识别的算法有4 种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。作为人脸识别的第1步，人脸检测所进行的工作是将人脸从图像背景中检测出来，由于受图像背景、亮度变化以及人的头部姿势等因素影响使人脸检测成为一项复杂研究内容。检测定位：检测是判别一幅图像中是否存在人脸，定位则是给出人脸在图像中的位置。定位后得到的脸部图像信息是测量空间的模式，要进行识别工作，首先要将测量空间中的数据映射到特征空间中。采用主分量分析方法，原理是将一高维向量，通过一个特殊的特征向量矩阵，投影到一个低维的向量空间中，表征为一个低维向量，并且损失一些次要信息。通过对经过检测和定位过的人脸图像进行特征提取操作可以达到降低图像维数，从而可以减小识别计算量，提高识别精度的作用。符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。深圳校园安全人脸识别

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人脸识别系统是人工智能进化的必然阶段，将给人们带来更加方便、安全的智能生活。人脸识别技术抢滩金融和安防领域市场，打造一个具有国际优先水平的人工智能中心，推进“智慧城市”建设。目前人脸识别技术在全球逐渐被人们所认识，市场份额逐年快速增长，已经对指纹识别形成替代趋势。技术特点：高智能：告别传统的视频监控方式，系统基于Gface5高速人脸识别算法，采用高精度人脸识别技术进行实时抓拍监控，效率更高，存储容量更省。识别率高：针对年龄、小图片识别专门训练的深度学习算法，有效避免误判，准确度高，误识率＜0.5%，拒识率＜1%。动态识别：系统采用多线程并行计算技术，单镜头可以同时支持1-15张人脸同步实时采样识别，高效节能。并发捕捉：可以同时进行多个人脸的分拣、判断及识别。深圳校园安全人脸识别