系统简介

人脸识别系统具有广泛的应用:人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别智能报警系统、人脸识别RFID智能通关系统、人脸识别罪犯追逃智能报警系统等等。

适用范围: 公园、工厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、***、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位，酒店(宾馆)、餐饮、***场所、办公楼的大堂出入口、电梯和其他主要通道等室内外范围的监控录像用途。

人脸识别技术检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工***网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

随着人脸识别技术的普及与发展，它越来越多的领域得到了广泛的应用，如人们所熟知的门禁系统和智能手机上的面部功能等。而门禁系统就是人脸识别监控系统多个应用领域中主要的应用场景之一。

物联网作为智慧城市建设基础，是未来城市智慧感知的先决条件，但其带来的庞大数据则是人力分析所不能及的，数据若无法转化为有意义的信息则毫无意义。AI技术刚好扮演着处理数据的重要角色。

以脸搜脸（1:N比对）。用户可以选择某张人像图片，在抓拍库或者静态名单库中寻找相似度高的人像图片。人脸识别监控系统根据相似度高低来排序。待比对的图片可以本地上传，也可以是抓拍图片或者是静态图片。当上传图片过于模糊时，支持用户手动标注加强识别的功能，通过网站界面手动标注特征点或框选范围，帮助系统识别到准确的人脸位置，提高比对准确率，改善模糊照片的比对效果。