今天我们来教妳有关人脸识别追踪,人脸识别追踪技巧,以下9个关于人脸识别追踪的观点希望能帮助到您找到想要的答案。
王者人脸识别可以用照片和视频吗
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优质回答面部识别是利用前置摄像头拍摄人脸照片，与手机中已经录入的面部数据进行对比，当相似度达到一定值时，可能会被面貌、外形与您相近的人或物品解锁，目前还不能完全避免。如果存在担心，建议使用密码解锁或指纹解锁。
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游戏中的人脸识别怎么才能通过
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优质回答计算机识别人脸，是靠一系列模式的，比如：根据五官相对位置做定位，眼窝以及额头明暗对比度等等。那么关键来了，如果能够把自己的脸，改造得完全不遵循这些模式的话……那么计算机就“看不见”你了。
比如
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你可能觉得上面这四张脸只不过是画了个“哗众取宠”的妆而已，离“面目全非”还差得很远，对我们来说，识别这样一张脸轻而易举。然而经过验证，计算机已经不再认为他们是“人脸”了。这种技巧叫做“计算机视觉眩晕”。
▌为了“眩晕”计算机，这些脸都具备以下部分特征：
o 避免凸显五官
杜绝眼影眼线口红这种能凸显五官特征的
o 抹除鼻梁
因为鼻梁及其高光区域是定位人脸的重要指标之一
o 避免对称
o 改变头型
据研究，如果你能把头型从椭圆改成任何其他形状，也会很具有迷惑性的。当然难度也很大……
其实你完全不必画那样夸张的妆，一样可以欺骗计算机。
比如
▼
再比如下面的这张“眩晕”party纪念照
▼
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苹果人脸识别技术原理
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优质回答人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度；它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
人脸识别技术包含三个部分：（1）人脸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样品学习这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，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。（2）人脸跟踪面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。（3）人脸比对面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：①特征向量法该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。②面纹模板法该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
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C语言实现人脸识别
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优质回答人脸识别系统通常由以下构建模块组成
1、人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
2、人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找最适合参考点的最佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法（如 [16]）还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
3、人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
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手机人脸识别在哪里设置
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优质回答手机可以设置人脸识别跟踪。
人脸识别跟踪作为一项安全措施目前在大部分手机上均可以实现，能够保障用户手机不被他人解锁，提高安全性，但部分旧机型不支持人脸识别。
人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等。
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更换法人需要法人进行人脸识别吗
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优质回答就政府部门使用人脸识别的法律规制，特别许可使用制度既发挥人脸识别技术之利，又防范人脸识别技术之弊，是一种更加理性的制度安排。就非政府部门使用人脸识别的法律规制，对人脸信息作出比一般个人信息更为严格的特别保护和特别规制，更有利于保护个人的人脸信息。
在无竞争性的服务领域（如民航、铁路、学校、社区等）使用人脸识别技术，当人们拒绝“刷脸”时，应提供其他替代性的验证机制，而不能不“刷脸”就不能使用或进入。即使不全面叫停政府部门安装、使用人脸识别技术，也应该对其进行严格的法律规制，防范安全风险，防止被滥用。
随着技术的发展，人脸识别（俗称 “刷脸”）在我国逐渐盛行。我国目前对人脸识别技术尚无专门的法律规定，无论是政府、社区、事业单位还是商家，均可以任意安装人脸识别技术，强制人们“刷脸”验证。而人们若拒绝“刷脸”，则基本上无法使用相关服务。如若不服，则投诉无门，只能对簿公堂，但诉讼成本高昂。基于此，有必要对人脸识别的法律规制予以深入研究，厘定人脸识别技术应遵循的法律底线，明晰人脸识别技术法律规制的基本要点。
人脸识别技术的特征、收益与风险
人脸识别可简单地概括为：机器对静态或视频中的人脸图像进行特征提取、分类识别，以达到身份鉴别的目的。人脸识别技术的应用场景日渐丰富，其功能归纳起来主要是身份验证和监控。这又可以分为政府机构的公共应用和非政府机构的商业应用与慈善应用等。
人脸具有如下的特征：独特性和直接识别性，方便性，不可更改性，变化性，易采集性，不可匿名性，多维性。人脸的上述特征直接决定了人脸识别技术具有复杂性特征，而现实中很多收集人脸的机构并不具备相应的风险防控、安全保障能力、组织和机制。
人脸识别技术的收益是世所公认的，人脸识别技术可以应用于诸多场景。
但是，另一方面，人脸识别技术的风险也是不可小觑的。其风险主要有：一是误差风险。如果人脸识别技术不够成熟，可能出现混淆。此外，由于人脸为非刚体性，人脸之间的相似性以及各种变化因素的影响，准确的人脸识别仍较困难。二是身份认证被破解的风险。密码是秘密保存的，但人脸却是公之于众的。最新的人脸验证技术，结合了3D图片进行登录与验证，这比以前的技术更难破解，但破解并非完全不可能。三是信息泄露风险。用于保存人脸信息的电子计算机系统存在被黑客入侵、病毒入侵的风险，这可能导致信息泄露。此外，内部员工的作案也可能导致信息泄露。生物信息具有100%的可识别性，一旦被泄露或是被不当利用，后果无法估量。
国外人脸识别法律规制的经验
从美国有限的既有立法或立法草案、建议来看，美国对政府部门使用人脸识别的法律规制，有别于对非政府机构使用人脸识别的法律规制，二者是分别立法、分别规制的，规制的具体方法和价值取向截然不同。对政府部门使用人脸识别的法律规制主要分为三种：第一种是禁止使用制度，第二种是特别许可使用制度，第三种是任意使用制度。禁止使用制度为美国旧金山市所首创，目前备受关注。特别许可使用制度目前尚处于民间建议阶段。任意使用制度即对政府使用人脸识别尚未特别立法，政府部门可以任意使用人脸识别。而美国对非政府机构使用人脸识别的法律规制，主要是将人脸信息作为生物信息之一加以规制，它也可以分为两种路径：一种是比对一般个人信息的保护更为严格的高强度规制路径或特别规制路径，另一种是与对一般个人信息的保护没有区分的、同等程度保护的普通规制路径。
欧盟与美国对政府部门和商业部门使用人脸识别技术分别进行立法不同，欧盟《通用数据保护条例》（以下简称GDPR）是对公私部门一体适用的。这就意味着，无论是政府部门还是非政府部门，只要使用人脸识别技术，就必须遵守相同的规范。
GDPR第4条定义条款对“生物数据”（biometric data）进行的界定包括“面部图像”（facial images）。GDPR第9条规定了特殊种类的个人数据处理，其中就包括生物数据。GDPR对生物数据的处理，遵循“原则禁止，特殊例外”的原则。数据控制者可援引“数据主体的同意”作为个人生物数据处理的例外，但该同意必须是“自由给予、明确、具体、不含混”的，数据主体的任何被动同意均不符合GDPR的规定。
2019年7月，欧洲数据保护委员会（EDPB）颁布了《关于通过视频设备处理个人数据的3/2019指引》提供了尽量降低风险的措施，例如，对原始数据进行分离存储和传输；对生物识别数据尤其是分离出的片段数据进行加密并制定加密和秘钥管理政策；整合关于反欺诈的组织性和技术性措施；为数据分配整合代码；禁止外部访问生物识别数据；及时删除原始数据，如果必须保存则采取添加干扰（noise-additive）的保护方法。
就政府部门使用人脸识别的法律规制，目前国外虽然三种制度并存，但任意使用制度显然是大数据时代之前的做法，未认识到人脸识别技术给人们带来的风险；禁止使用制度也太过于激进，不利于发挥人脸识别技术的优势，扼杀了技术的发展。相比较而言，特别许可使用制度既发挥人脸识别技术之利，又防范人脸识别技术之弊，是一种更加理性的制度安排，值得我国借鉴。
就非政府部门使用人脸识别的法律规制，目前国外虽然两种制度并存，但将人脸信息作为一般个人信息对待的普通规制路径显然是没有认识到人脸信息及人脸识别技术的特殊性，将个人置于极大的风险之中。而对人脸信息作出比对一般个人信息更为严格的特别保护和特别规制，更有利于保护个人的人脸信息，更值得我国借鉴。
但是，各国的政治、社会和技术背景存在各自的特殊性，这就决定了国外对于人脸识别技术的相关制度未必适合于我国，我国在引进相关制度时需要审慎甄别。
完善我国人脸识别法律规制的建议
我国2020年5月颁布的民法典第1034条第1款规定，“自然人的个人信息受法律保护”，并在该条第2款个人信息的定义中，明确将生物识别信息列举为个人信息，但也未对个人生物识别信息作特别保护。个人信息保护法（草案）第27条规定：“在公共场所安装图像采集、个人身份识别设备，应当为维护公共安全所必需，遵守国家有关规定，并设置显著的提示标识。所收集的个人图像、个人身份特征信息只能用于维护公共安全的目的，不得公开或者向他人提供；取得个人单独同意或者法律、行政法规另有规定的除外。”这里“图像采集”包括人脸识别。个人信息保护法（草案）第29条将个人生物信息作为敏感个人信息加以保护，并规定了“充分必要”原则。但总体而言，个人信息保护法（草案）对人脸识别技术的规制仍较为简略。
我国目前对包括人脸信息在内的生物识别信息的特别保护呈现出软法先行的特点。2020年2月，全国金融标准化技术委员会审查通过的《个人金融信息保护技术规范》（JR/T 0171-2020）（以下简称《规范》）将生物识别信息列为敏感性最高的C3类信息，并要求金融机构不应委托或授权无金融业相关资质的机构收集C3类信息，金融机构及其受托人收集、通过公共网络传输、存储C3类信息时，应使用加密措施。2020年3月新修订的我国国家标准GB/T 35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》明确规定个人生物识别信息属于个人敏感信息，并对个人敏感信息进行了特殊保护。2020年11月27日，工信部组织发布了电信终端产业协会团体标准《APP收集使用个人信息最小必要评估规范人脸信息》，规定了移动应用软件对人脸信息的收集、使用、存储、销毁等活动中的最小必要规范和评估方法，并通过个人信息处理活动中的典型应用场景来说明如何落实最小必要原则。
数据治理的普遍性、技术性、复杂性、应时性等特点决定了数据治理具有一定的软法空间，但软法欠缺强制力的特点决定了对包括人脸信息在内的个人生物识别信息的特别保护离不开硬法的托底。因此，有必要从硬法的角度系统思考对包括人脸信息在内的个人生物识别信息的特别法律保护、对人脸识别的特别法律规制问题。
1、建立健全一体适用的安全与责任底线
法律规制人脸识别技术的目的，不是一味地叫停该项技术的使用，而是要在确保安全的前提下，倡导一种负责任的使用。为此，笔者建议建立如下公私部门一体适用的安全与责任底线。如果不符合这些安全与底线原则，则为违法收集个人信息。
其一，无论谁使用人脸识别技术，人脸识别系统要经第三方独立机构定期检测，以检测其准确性与非歧视性。必要时，人脸识别系统及其定期检测结果应向监管部门备案。
其二，无论谁通过公共网络收集、传输、存储人脸信息，都应使用加密措施，并对收集到的人脸信息进行分片段单独存储，并不得公开披露人脸信息。
其三，无论谁使用人脸识别技术，都应该建立可追踪的技术体系。谁在何时何地查询、使用、修改、下载了人脸信息，事后都可查证，以便发生侵权时，人脸识别技术使用主体对侵权人进行查证和追责。
其四，法律应该规定，无论是谁使用人脸识别技术，如果其收集的信息被证明出现被盗窃、泄露、非法使用、非法出售、非法提供等情形，从而给信息主体造成损失的，收集者对受害人受到的实际损失承担连带赔偿责任；如果受害人的实际损失难以证明，则应对每个受害人至少赔偿一定数额（如2000元人民币）的法定定额赔偿金。受害人受到的实际损失小于该法定定额赔偿金的，受害人可直接主张法定定额赔偿金。
其五，无论是谁使用人脸识别技术，人们均有权拒绝“刷脸”。如果是在无竞争性的服务领域（如民航、铁路、学校、社区等）使用人脸识别技术，当人们拒绝“刷脸”时，应提供其他替代性的验证机制，而不能不“刷脸”就不能使用或进入。毕竟，每个人的风险偏好是不尽相同的，法律规则的设置应容忍和尊重那些低风险偏好的人，尤其是在当前不能做到人脸识别系统百分之百安全的情况下。
2、区分公私部门配置不同的规制重心
对政府部门使用人脸识别技术应以事前事中规制为主，对非政府部门使用人脸识别技术应以事中事后规制为主。
政府部门执行公务过程中构成侵权，因有国家赔偿法的限额赔偿而使当事人难以获得充分赔偿，且一旦政府部门涉嫌侵权对政府部门的声誉将造成重大不良影响，因此，应着重从事前进行风险防范，即对政府部门安装、使用人脸识别技术应坚持有权机构批准同意原则，未经有权机构批准同意，政府任何部门不得安装、使用人脸识别技术。有权机构在批准时，应考虑到安装、使用人脸识别技术的必要性、正当性，且应通过一定的法律正当程序，遵循公开、透明、民主参与等原则予以批准。
如果对商业部门安装、使用人脸识别技术坚持事前批准的话，因政府部门在技术上往往落后于商业部门，这可能发展不出来一种有效的审批，更为重要的是，还可能遏制商业创新和技术创新。但是，如果商业部门的人脸识别给消费者造成损害的话，受害人可以通过事后的民事诉讼来进行追责，执法部门也可以通过事中或事后的执法进行监管和追责。当然，这需要我们健全法律框架，使执法部门有法可依，使受害人可以依法维权。
至于我国是否需要全面禁止政府部门安装、使用人脸识别系统，这属于政治过程决定的结果。我国公安机关布控的天眼系统，通过安装在城市公共场合的摄像头对人脸进行实时、精准且快速的甄别，让犯罪分子无处可逃。但通过人脸识别技术所进行的监控对个人自由的威胁也越来越引起人们的重视。人们对全面监控感到压迫和焦虑。即使不全面叫停政府部门安装、使用人脸识别技术，也应该对其进行严格的法律规制，防范安全风险，防止被滥用。
以上就是道尔智控小编解答(源来凯始玺欢你)分析关于“更换法人需要法人进行人脸识别吗”的答案，接下来继续为你详解用户（心空）贡献“怎么更换人脸识别”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
怎么更换人脸识别
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优质回答如果您使用的是华为手机，手机在亮屏状态下人脸识别失败，请您参考如下方法排查解决：
一、以下因素可能会影响人脸解锁成功率
建议您进行人脸解锁时注意以下几点：
1.保持前置摄像头清洁并且无遮挡；
2.在解锁过程中面部不要被帽子，口罩，围巾等遮挡，露出面部解锁；
3.在过亮或过暗环境建议您使用指纹或密码解锁；
4.调整手机和人脸之间的距离，保持在 20~50 厘米左右并尽量使摄像头正对人脸尝试；
5.躺卧的姿势会造成人脸轻微变形，出于安全考虑，解锁成功率会降低，建议您使用指纹或密码解锁。
二、使用手机默认主题
人脸解锁需要第三方主题适配，部分主题未适配人脸解锁功能，建议您更换默认主题体验人脸解锁功能。
三、重新录入人脸
如果多次解锁失败，请重新录入人脸数据。在设置中搜索并进入人脸识别，点击删除面部数据。然后在光线适宜（不要阳光直射或过暗）、摄像头清洁、面部无遮挡的情况下，重新录入人脸。
四、确认环境温度是否过低、手机电量是否充足
如果长时间处于较低温度环境下，并且手机电量不充足，会导致解锁失败。此种情况下，请您使用密码解锁。离开低温环境后，再尝试使用人脸解锁功能。
若方法未能解决您的问题，请您提前备份好重要数据(QQ、微信等第三方应用需单独备份)，携带购机发票前往华为客户服务中心检测处理。
相关链接如下：华为客户服务中心预约服务寄修服务维修备件价格查询
以上就是道尔智控小编解答(心空)解答关于“怎么更换人脸识别”的答案，接下来继续为你详解用户（沫爷!）解答“人脸识别考勤机使用方法”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别考勤机使用方法
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优质回答 (1)随着人脸识别测温终端的出现，改变了传统的社区登记方式，完成了数据采集的完整收集。
(2)关爱老人、残疾人等人群，采用不开门不关门的方式每天运行预警信息，两天不开门不回电，三天不开门不关门上门走访入口；
(3)通过人脸识别门禁设备，减轻社区工作人员和警务人员的压力，将他们大量注入到为民服务的工作中去。
人脸识别测温终端的优势：
1.非接触识别：人脸识别不需要像指纹验证或虹膜识别那样。通常被鉴定人必须积极进行检验，只需站在机器设备的检验区域，方便快捷。
2.非强制：客户基本上可以下意识地获得面部图像，不需要面部采集机器设备的专业配合，也没有那样的“强制”采样方式。
3.防伪标志水平强：人脸作为一种独特的生理特征，再加上越来越完善的活体检测技术，可以有效应对众多假冒攻击。
4.并发：可以在真实应用环境中进行人脸的明示排序、判断和识别，符合视觉效果的特点：具有“以貌取人”的特点，操作简单，结果直观，隐蔽性好。
不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的，甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。有哪些因素影响人脸识别测温终端工作？
1.人脸相似度
不同个体之间差别不大。所有的人脸在结构上都是相似的，甚至面部器官在结构和外观上都是相似的。该特征有利于人脸的定位，但不利于利用人脸来区分人类个体。
化妆、整容等旨在模仿某个明星的人为因素，让这个问题变得更加棘手。尤其是对于双胞胎来说，人脸识别系统能否正确识别他们，在学术界其实是有争议的。有专家认为，双胞胎根本不应该用人脸识别技术来区分，也不可能用人脸识别技术来准确区分。
2.人脸防伪
伪造人脸图像进行识别的主要欺骗手段是建立三维模型，或者嫁接一些表情。随着人脸防伪技术的提高，3D人脸识别技术和摄像头等智能计算视觉技术的引入，伪人脸图像识别的成功率将大大降低。
3.动态识别
在人脸识别不协调的情况下，由于摄像头运动或对焦不正确导致人脸图像模糊，会严重影响人脸识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市防盗、边检等安防、监控、识别的使用中，这种难度明显。
4.缺少样品
基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域的主流算法，但统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一种不规则的流形分布，因此能够获得的样本只是人脸图像空间中的极小一部分。如何解决小样本下的统计学习问题需要进一步研究。此外，参与训练的人脸图像数据库基本都是外国人的图像，关于中国人和亚洲人的人脸图像数据库非常少，使得人脸识别模型的训练更加困难。
5.图像质量问题
人脸图像的来源可能很多，由于采集设备的不同，获得的人脸图像质量也不同。特别是对于那些分辨率低、噪声大、质量差的人脸图像(如手机摄像头拍摄的人脸图像、远程监控拍摄的图片等)。
如何有效识别人脸是一个需要关注的问题。同样，高分辨率图像对人脸识别算法的影响也需要进一步研究。现在我们在识别人脸时，通常使用大小相同、清晰度相近的人脸图像，所以图像质量问题基本可以解决，但是面对现实中比较复杂的问题，我们需要继续优化处理。
原文出自 汉玛智慧
以上就是道尔智控小编解答(沫爷!)解答关于“人脸识别考勤机使用方法”的答案，接下来继续为你详解用户（哑剧真动）分析“人脸识别考勤机老是失败原因”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸识别考勤机老是失败原因
本文最佳回答用户：【哑剧真动】 ，现在由道尔智控小编为你讲解与【人脸识别追踪】的相关内容！
优质回答人脸识别考勤机识别不出来通常有以下原因：
1、网络状况：设备没有链接网络，或信号太差，无法把录入的数据上传到终端，不能执行下一步指令。
2、光线状况：在人脸识别时，所处环境较暗，设备无法清晰辨别人脸。
3、软件版本：系统推送最新的软件版本，设备没有更新，影响数据传送到终端。
人脸识别考勤机推荐选择捷易科技的产品，捷易科技人脸识别系统具有特有的优势：
云端管理：可通过用户后台、用户APP远程操作、管理，方便快捷。
领先算法：采用阅面算法，实现实时动态的多人脸检查追踪和高精度人脸识别。
精确识别：毫秒级别人脸信息识别处理，识别准确率可达99.9%。
稳定性高：动态人脸识别，轻松应对不同光线强弱的室内外场景和人脸化妆遮挡，稳定性强。
便捷易用：简洁系统操作界面，功能强大，能对人脸信息进行统计、分析并绘制成表。
应用广泛：人脸识别门禁系统适用于景区、社区、企业、工地、工厂、医院等多个行业领域。
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