宣城人脸识别-工地人脸识别-盛宇智能(商家)

人脸识别系统通常由以下构建模块组成：

1、人脸检测：人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。

2、人脸对齐：人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2d 对齐情况中，即为寻找蕞适合参考点的蕞佳仿射变换。

3、人脸表征：在人脸表征阶段，工地人脸识别，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板。理想情况下，同一个主体的---脸都应该映射到相似的特征向量。

4、人脸匹配：在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，宣城人脸识别，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

人脸识别蕞初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，酒店人脸识别，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。目前人脸识别需要解决的难题是在不同场景、脸部遮挡等应用时如何---识别率。此外，---性和安全性也是值得考虑的问题。人脸识别---，未来将成为识别---技术。具体来说，相比指纹识别、虹膜识别等传统的生物识别方式，优点主要还集中在四点：非接触性、非侵扰性、硬件基础完善和采集快捷便利，可拓展性好。在复杂环境下，人脸识别精度问题得到解决后，预计人脸识别有望快速替代指纹识别成为市场---应用的主流识别技术。