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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。
人臉識別門禁系統主要通過攝像頭采集人臉信息,與后臺龐大的人臉模板對比,確認是社區或樓層住戶就可以自由通行。如此一來,即便是出門忘帶磁卡、指紋變形、忘記密碼,也不會被攔在小區大門處,“刷臉”出入,安全衛生。
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”。
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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