人脸识别系统介绍。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖1端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、***系统、视频图像处理等多种***技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的***1新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强1人工智能的转化。店商通过对进店人群的男女比例，年龄属性，可以迅速的调整产品结构、改变营销策略从而达到***1大的回报率。人脸识别技术流程。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些***1能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投1票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。人脸识别检测出人脸后，就可以对这张脸的身份进行判断了。静态人脸识别的特点就在于用户容量小，比较适合一些小型公司的考勤之类的使用。人脸识别通常有两种应用场景：一种是相对简单的1∶1人脸验证，比如手机解1锁就是将使用手机的人和手机里储存的“主人”照片进行比对；另一种是1:N人脸辨识，即将一张未知身份的人脸图像与数据库中所有的已知人脸图像进行比对，判断其是否是数据库中的某个人，如果是，则显示此人在数据库中的信息。)