北京AI识别人脸厂商电话

　　首先是人类脸部存在相似性，不同个体之间的区别不大，的人脸的结构都相似，在加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。其次是人脸存在易变性，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚，室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。同时随着待识别的人数的增加、出现张得比较像的人的概率增加等情况逐渐增多，原有的人脸识别已满足不了实际的应用。

　　人脸识别率 受多种因素影响“现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。人脸识别技术远未达到实用水平，还存在着诸多的挑战性问题需要解决。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生微小变化，系统可能就会认失败。如今，保守估计，人脸识别技术准确率能达到95%，但没有达到100%。同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。

　　2 基于视频图像的识别算法     特征脸方法通常利用主分量分析进行降维和提取特征。该方法选择与原数据协方差矩阵前几个大特征值对应的特征向量构成一个组基，以达到佳表征原数据的目的。在人脸识别中，由一组特征脸基图像张成一个特征脸子空间，一幅人脸图像(减去平均人脸后)都可投影到该子空间，从而得到一个权值向量。图3所示是一个主分量分析的应用举例。图中左边的图像为平均脸，其他为对应7个大特征值的特征向量。

　　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。