湖南建筑工地实名制人脸识别咨询

　　人脸识别一体机得益于人工智能的技术日益发展，在计算机视觉的领域中，人脸识别的技术已经成熟。在商业应用中出现了大量人脸支付、人脸解锁、刷脸打卡等AI项目，而这些项目的布则需要完整的硬件端配合，人脸识别一体机集成了硬件、系统、算法、应用软件与云后台，可直接布人脸识别的应用场景。人脸识别一体机解决方案，基于高性能的硬件配置，适配多种人脸识别算法，拥有强大的人脸识别性能，支持多种识别模式，响应检测速度，并配套完善的后台管理软件，可直接应用到刷脸支付、门禁、考勤等各种项目中，缩减研产时间与成本。

　　人脸识别的过程其实并不复杂。首先是人脸检测，即判断输入图像中是否存在人脸，如果有，便给出每个人脸的位置、大小。其次是面部特征定位，即对找到的每个人脸，检测其主要器官的位置和形状等信息；进行人脸比对，根据面部特征定位的结果，与库中人脸对比，判断该人脸的身份信息。在性方面，人脸识别系统信息存储仍是以计算机能识别的语言为主，即数字或者特定代码。这也就是说，它同样会面临的攻击。但若是对已存储的人脸信息进行加密，即便偷走了“人脸”，也没办法识别或者打开。

　　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。

　　人脸识别系统分为人脸检测、人脸对齐、人脸识别三部分。人脸检测旨在检测到人脸所在位置；人脸对齐目的在于找到人脸关键点的位置；人脸识别在检测对齐之后，提取人脸特征进行识别，判定人物身份。