从系统的选择上考虑伴随着近几年识别系统技术的提升，目前生物识别技术市场上刚出现了数不胜数的解决方案，山东人脸识别，这些系统方案的供应商纷纷表示自己方案的优越性。但在系统集成商来说，他们选购人脸识别系统并不是看这些系统数据上的，更重要的是能够解决密集人群人脸的识别，小区人脸识别，抓拍以及系统的安全性能。同时，对于与系统相搭配的平台软件来说，人脸识别系统本身的方案也决定了平台软件能否对其进行良好的处理，故此，人们在选择具体的系统时在参考厂商的宣传以及样件时，还应该深入了解其平台软件的集成效果，以此来选择更好的人脸识别系统供应商。

人脸属性识别

“人脸属性识别（Face Attribute）”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。

一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐（旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态），然后进行属性分析。

常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个***的过程，人脸识别价钱，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互***的算法。但的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。

人脸识别系统需要解决的难题，个体差异化较少，需要很高的技术水平才能和对比出不同的区别，人脸识别平台，并且化妆或者双胞胎等特殊情况都会加大系统难度。人脸自身也可能会有变化，比如随着年龄、身体变化、表情和运动、不同角度到的图像，都可能会影响准确性，这些因素也是影响系统的难度。以上这些难度不能很好的解决的话，用户都可能会对人脸识别系统失去信心，从而拒绝使用此系统。

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