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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。
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。
人臉識別系統現在被普及應用，尤其是在教育領域里面，考生進考場的時候都采用人臉識別系統。然而近相關媒體報道，人臉識別系統被應用于火車站，進站直接人臉識別，不需要再人工檢查乘客。其實人臉識別的驗證設備好處頗多，主要包括以下幾個優點：
1、提高通行速度。以往通過人工查驗差不多是五秒每人，利用機器之后大概能做到一秒過關。
2、提升識別效率。人眼相對于機器在識別、肥胖或者發型改變的人們的能力有所降低，甚至不能準確、快速辨別與本人是否一致。
3、減輕工作人員壓力。以往在國慶、春節等假期，火車站日客流量指數增加，車站工作人員人工查驗負荷嚴重。
4、提升安防等級。實時對比照片和人臉來迅速判斷是否是本人以及是否是在逃嫌犯。據悉，上海火車站在近期就應用了人臉識別系統用于維護“”期間鐵路穩定，對乘坐列車的旅客實行“專區侯車、二次安檢、全員比對、重點盤查”。
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。
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。
依托國家的政策和扶持，為國內環保技術引進新型技術貢獻力量。 借助于我們優 秀的技術團隊以及豐富的海外資源，我們力爭立足環保揚塵處理行業，實現縱橫向產品多元化，技術多元化，大成套，一條 龍服務。
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