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產品人臉識別系統
人臉識別系統以人臉識別技術為核心，是一項新興的生物識別技術，是當今科技領域攻關的高精尖技術。它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。
與傳統的指紋、磁用卡等門禁系統管理相比,人臉識別門禁系統在管理應用上更加智能便捷。以往社區人員發生變動,需要及時更換指紋、磁卡和鑰匙。人臉識別門禁投入應用之后,新入住的用戶只需要在社區管理處等級人臉信息,即可自由進出,節省社區管理成本。
人臉識別系統具有廣泛的應用：人臉識別出入管理系統、人臉識別門禁考勤系統、人臉識別管理、人臉識別電腦安全防范、人臉識別照片搜索、人臉識別來訪登記、人臉識別ATM機智能視頻報警系統、人臉識別監獄智能報警系統、人臉識別RFID智能通關系統、人臉識別罪犯追逃智能報警系統等等。
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。
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