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產品人臉識別系統
人臉實別系統廣泛采用區域特征分析算法，融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型，具有廣闊的發展前景。
人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分 量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。
隨著人臉識別技術的飛速發展,人臉識別門禁的優化更進一步。目前智之屋人臉識別技術的識別率已不受化妝技術、人像照片、模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑借偽裝進入社區大門難如登天。
人臉識別(Face Recognition)技術是一項非常重要的生物特征識別技術，同其它的生物特征識別技術(如指紋識別、步態識別和虹膜識別)相比，人臉識別具有簡便性、非接觸性和不侵犯個人隱私等特的優點，這使得在近年來，人臉識別受到越來越多研究者的關注，特別是主成分分析方法(Principle Component Analysis, PCA)和線性鑒別方法(Linear Discriminant Analysis, LDA)在人臉識別中的應用之后，人臉識別在日常生活應用領域不斷擴大，如出入境檢查、門禁系統、安檢以及機場的安檢等方面。
人臉識別系統適用范圍： 公園、工廠、超市、小區廣場、會議中心、體育場館、學校、、住宅區、商業街、大型農貿市場等公眾活動和聚集場所的重要部位，酒店（賓館）、餐飲、場所、辦公樓的大堂出、電梯和其他主要通道等室內外范圍的錄像用途。
公司擁有一支強大的技術團隊,技術人員來自國內、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業大學，德國漢堡工業大學，復旦大學,交通大學等國內外著 名高校建立緊密的技術合作關系。
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