国内这些主流的人脸识别企业，技术方案各有特点。融合深度学习算法，前后端深度智能为人脸大数据应用提供有力支撑。人脸识别的盈利模式

目前来说人脸识别技术公司主要以企业级技术服务和软硬件销售为盈利模式。国内主要以B2B2C的商业模式与各行业领企业合作，共同推进人脸识别在各行业的应用和变现。一般这类公司向B端输出技术能力，以分成、按License收费、按技术使用次数收费等模式，绑定B端服务于C端客户的业务增长，从而借助B的行业资源打开市场。　发展趋势 多种技术组合运用

“随着***和人脸识别应用的快速推进，声纹、虹膜、静脉等生物识别应用将紧随其后。”***指出，未来多种生物识别技术将组合运用。不同的生物识别技术各有优劣，人脸识别技术门槛较低，***则具有终身性。多种生物识别方式组合运用将是未来产业的发展方向。

人脸识别、实时互动、虚拟现实演示，随着越来越多的高科技走进传统教室，教学看上去的确高大上了许多，但储朝晖认为，不管“智慧课堂”的风潮有多热，技术对于教学只能是锦上添花，并不能替代教与学的位置。

“所谓的智慧课堂，只有智慧的主体是教师和学生的时候才是智慧的课堂。机器包括用互联网技术、AI的技术，本身它不可能成为智慧的主体。这技术是工具，圆柱式人脸识别道闸多少钱，技术不可能成为主体。所以从这个角度来说，文登圆柱式人脸识别道闸，我觉得要尽可能地有更多人理解这样的关系。只有教师和学生更有智慧，才会是智慧课堂。”

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算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，圆柱式人脸识别道闸生产厂家，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。折叠人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并***终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、化、几何校正、滤波以及锐化等。

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