智能人脸识别

人脸识别（Face Recognition）基于源中瑞的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、五官***、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、检测等多种功能，为开发者和企业提供高可用的人脸识别服务。可应用于智慧零售、智慧楼宇等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及客户身份确认等需求。检测图中的人脸，并为人脸标记出边框。检测出人脸后，可对人脸进行分析，获得眼、口、鼻轮廓等72个关键点***准确识别多种人脸属性，如性别，年龄，表情等信息。该技术可适应大角度侧脸，遮挡，模糊，表情变化等各种实际环境。

人脸识别系统

人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。

人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。

Canny边缘检测

Canny边缘检测是澳洲计算机科学家 约翰坎尼（John F. Canny）于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，其目标是找到一个优的边缘，其优边缘的定义是：

优检测——算法能够尽可能多示出图像中的实际边缘，漏检和误检的概率非常小；

优***——检测出的边缘要与实际图像中的实际边缘尽可能接近；

检测点与边缘点一一对应——算子检测的边缘点与实际边缘点应该是一一对应的。

1）图像去噪

噪声会影响边缘检测的准确性，因此首先要将噪声过滤掉，通常使用高斯滤波。

2）计算梯度的幅度与方向

使用高斯滤波器来进行计算，让距离中心点越近的像素点权重越大。

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。