四川活体检测人脸识别一体机公司电话

　　人脸模型主要分为刚性模型和塑性模式，刚性模型可以满足对人头部跟踪检测的要求，主要用于表示人的头部位置、姿态、方向等；塑性实体主要处理人脸识别、表情识别、唇语识别等问题，它涉及面部器官、肌肉和表皮的运动。     目前主要的三维建模工具有3DSMAX，MAYA，AUTOCAD等。 1．1 结合一般人脸模型的建模     由于人脸的复杂性和相似性，直接采用视觉重建算法进行3D人脸的重建，在精度和实用性上，相对于昂贵的硬件采集方法，都不能达到很好的效果。为了重建精度较高的人脸模型，下面引入了一般人脸3D模型。

　　人脸识别是基于生物特征识别技术的身份认中主要的方法之一，涉及计算机图形学、计算机视觉、模式识别、机器学、感知科学、人工智能、计算智能等技术，3D人脸识别主要分为人脸检测、人脸特征和人脸识别三个过程。为了提高人脸的识别精度，本文对3D人脸的自动识别系统及识别算法进行了研究，给出了3D人脸识别存在的问题。 1 3D人脸自动识别系统     普通的人脸识别一般分为图1所示的三个过程。图2所示是一个典型的3D人脸识别系统的组成框图。其中，图像获取部分负责获取来自于摄像机或是扫描仪等设备的图像，通过程序将其转换为可处理的数字图像格式；检测定位是通过对输入的图像进行处理分析，判断图像中是否有人脸，如果有人脸，则作出准确的定位；特征提取是在预处理后的人脸图像中按照某种策略抽取出识别的特征。

　　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。