新疆摄像头人脸识别哪家强

　　传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这是人们熟知的识别方式，已经有30多年的研发历史。但是这种方式有一个克服的缺陷。尤其是环境照明发生变化时，识别效果急剧下降，无法满足实际系统的需求。解决照明问题的方案是三维图像人脸识别和热图像人脸识别。但是这两种技术还不成熟，识别效果不尽人意。 一种发展的解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。克服照明变化的影响，对精度、稳定性和速度的整体系统性能比3D图像人脸识别提供了的识别性能。该技术近2 ~ 3年来发展迅速，人脸识别技术逐渐实用化。

　　是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。 人脸识技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个值即可确定是否为同一人。

　　非接触:用户无需直接与设备接触即可获得面部图像。 并发性:在实际应用场景中，可以对多个人的脸进行分类、判断和识别。 另外，还有视觉特性“以貌取人”的特点和操作简单、结果直观、隐蔽性好的特点。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代以后随着计算机技术和光学成像技术的发展，初级应用阶段始于90年后期，以实现美国、德国和日本的技术为主。人脸识别系统成功的关键是是否拥有的核心算法，以及使识别结果达到实用的识别率和识别速度。(威廉莎士比亚、温斯顿、面部识别、面部识别、面部识别、面部识别、面部识别)面部识别系统是生物识别的应用，需要集工智能、机器识别、机器学、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种技术，并结合中值处理的理论和实现，实现核心技术，强大的人工智能。

　　该识别系统选择了两款小型的自动摆闸，和停车场内人车隔离栏杆匹配度高，确保了进出人员的人车分离，也提高了进出场人员的安全系数。场外人员只需要在门卫室的访客机上用身份证做好信息登记即可。