今天给各位分享基于人脸识别监控系统的知识，其中也会对监控对接人脸识别系统进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
小区人脸识别系统需要准备什么
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最佳回答发明或者倡导人脸识别进门的这个人，你自己在自己家安个十个八个的，随便用，无所谓，因为，那数据只有你自己能掌握，就是你卧室都装上人脸识别开关灯，也都无所谓，因为别人无法获取存储的数据。但是，你用这种设备去获取别人的生物信息，后期数据还能无限复制转发等等，你考虑过别人的隐私吗，考虑过别人的人格权，精神权，肖像权吗
小区门禁刷脸是为了获取每个人的生活数据，这小区，一天之内哪个时间段出行比较频繁，男性多还是女性多，年轻人多还是老年人多，哪个时间段出行较少，等等等等这些生活中的数据，后期经过专业数据处理归纳分析后，就可以高价提供给第三方公司进行有针对性的对有关产品或服务等等进行商业推广而最终可以赚取利润。如果单纯为了安全考虑，其实有很多种方法，比如安装监控，还有有很多种门禁锁的，智能手环，手机NFC感应，磁卡感应，还有什么手掌静脉识别等等，没必要非得照脸，因为人活在世，充其量只是一张脸，如果脸都没了，那还叫人吗请问，还叫人吗？恐怕连宠物都不如了吧……
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人脸识别系统软件价格
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人脸识别门禁系统是一种基于面部特征的门禁系统，它在视频监控，楼宇对讲，智能社区，地铁安全，智能银行等领域中的应用已极大地便利了人们的生活。人脸识别门禁系统不仅仅可以用来防控疫情，还具有记录员工考勤，访客统计的功能。此外，人脸识别门禁系统可以与梯控、智能办公室、智能照明、智能安防等系统融合，让企业管理更为高效。
借助前沿技术研究及优秀合作伙伴客户为项目规划提供多样性选择，为客户节省更多的时间与选择成本。捷易一直秉持为客户创造价值的理念，为客户提供更优质、全面的AI人脸识别系统综合解决方案。
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人脸识别和监控有什么区别
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最佳回答分几个方面分别的论述一下人脸识别的技术和产业发展的相关状况。
第一，人脸识别技术的价值在哪里。我们把人脸作为一个生物学特征，作为一个商业化运用，只是备选的一个方案之一。生物学当中，唯一的判断的标准，其实识别从精准度的角度和不可替代的角度来讲，最精准的是虹膜，但是虹膜的识别采集成本非常高，识别的效率相对不是很高，需要等待的时间。所以这两个条件约束了整个的产业化运用只能局限在相对小众的，对识别要求极高的军工、国防等安全性非常高的远的投入，不适合大范围的推广。
第二，指纹。我们知道指纹的唯一性比较强，指纹同时采集成本是比较低的，比对成本也不高。但是为什么指纹没有成为一个特别大的可供支付、刷脸可替代的方案呢？实际上主要的原因是因为指纹的可复制性，是一个静态图像之间的比对，现在我们可以看到淘宝也好，各种各样的大量的指纹贴，指纹膜，可复制的特征，不适合支付。所以指纹现在也大致上被pass了。
第 三和第四分别是人脸识别和声音识别技术。这两个在现在横向来相比，采集成本和比对的效率，以及生命特征的唯一性来讲，性价比比较高。所以现阶段来看，人脸识别浮出水面，是有它的道理的，这是它的价值。商业特征的应用场景到底在哪里。
人脸识别的应用场景是非常宽泛的，现在主要两块，一个是金融行业，一个是安保行业。金融行业，已经从马云的蚂蚁金服演示中看到了场景，通过刷脸进行支付，显然刷脸可以付钱了，为什么不可以签收快递呢，下一步淘宝应该会把淘宝签收快递的功能打通。我相信有一天，我们会收到无人机送来的快递，无人机在你的面前拍一张照片，进行对比，就知道这个用户就是需要的用户，完成整个的支付过程。实际上这种场景，是经过多方面的讨论和认证的。基于这样的场景，是跟第三方的支付认证相关的，包括我们看到的腾讯的银行，第一张远程开卡，就是通过人脸识别的技术，把人证合一进行认证，这样远程开户，远程开卡的功能，在我们的券商，在我们的网络银行上面，应该有广泛的应用。
对于安保行业来说，刷脸开门，现阶段，人脸识别的应用应该说达到了一个可具备商业化的水平，我们举个例子，在去年的时候，香港有一个导演叫许鞍华，他在南京地铁中丢了一个他的皮包，这个案件的破获，只花了5个小时。视频监控里面获取了一张照片截图，截到了嫌疑人的照片，是极其模糊的，侧脸的照片，如果肉眼比对，发现不了什么。但是有一家非上市公司，在这里不能提供他的公司名称，他们通过一个图像还原技术，把那个照片还原出可能嫌疑人的样子，清晰照，用这个照片到图库当中比对，锁定嫌疑人的身份，把嫌疑人抓获，只需要了5个小时的时间。现在安防领域的监控，我们可以看到各个省市以及地级市，都在上大量的视频监控，人脸识别的大平台。在整个安防的投入当中，上一代的安防只是静态的记录下来数据，但是下一代的安防，是对实时数据的采集、辨认，就是一个核心的技术，这个技术，人脸识别在其中发挥的作用是很大的。
我 们再拓展一下，未来的商业用途，到底有没有第二代人脸识别技术的潜在的应用的场景呢。我们说在未来，应该说原来整个确定身份的身份证，但是证和人的比对需要人工来完成。如果我们直接界定，达到了这样的一个标准，实际上每个人所对应的唯一的ID就是脸部的生物特征。这个识别了以后，所有的地方都可以用刷脸的方式，所有的地方都可以用刷脸去开门，用刷脸去做各种各样的事情。你刷脸的数据，包括你去坐火车、坐飞机、去哪儿吃饭、购物、收快递等等，这些数据都会掌握到人脸识别中，刷脸的数据将取代现在线上的点击量.
现在信用卡、银行卡消费的数据，其实有助于知道用户消费习惯和消费数据，做大数据的营销和征信，但是刷脸时代来临之后，这个的价值更大了。有很多张卡，但是只有一张脸，这是唯一的。刷脸数据是2.0时代当中，我们重点看到的。
为什么在这个时间段，人脸识别的技术会大范围的爆发出来，大范围的应用起来，成熟度到底怎么样呢？我们首先要界定一下人脸识别技术要达到产品化的应用，是两阶段的过程。第一阶段，需要获取大量的样本数据，这些数据是用于训练的，训练的是学习算法，这个是深度学习算法，把这些数据和相互人之间的关系提取出来，进行一个特别的比对。耦合度高，超过一定的水平之后，我们会认定这两个人是一个人，但是这个模型是需要投入大量的成本，这个成本包括优化的成本，包括数据训练的成本，包括运算的成本，我们当时人脸识别的一个业内的公司，这家公司的创始人，曾经说，人脸识别的技术意味着什么呢？太上老君的炼丹炉，有了这个炉之后，大数据是炉子炼的原料，解决计算能力资源的稀缺。因此这些合在一起，形成了现在人脸识别大爆发的时代，就是我们说的技术上的突破。
但是在产业上面的应用来看，目前我们可以看到，美国和以色列的人脸识别，特别是动态识别的水平是国际领先的。全网的实时监控当中，FBI在去年推出了他们的下一代的电子识别系统，总的投入是超过10亿美金的。在美国将来无论是在什么地方犯了事，监控锁定犯罪嫌疑人，进行全网追捕。
国内是什么水平呢？顶尖的学术水平，就代表着国内产业发展的阶段。目前主要是三种力量，一个是清华大学的苏光大教授，他是中国的人脸识别之父。第二个是中科院的自动化所的李教授，他早年在微软的亚洲研究院当中获得了非常高的成就，后来到了中科院的自动化所，专攻人脸识别。在奥运会当中，以及后来很多的人脸识别的应用当中，提供了比较好的技术。第三支就是香港中文大学的汤晓鸥教授的团队，每年会进行学术界的比赛，他是高记录的保持者。目前的识别率是超过了人类的脸部识别的总体水平，汤教授帮助讯飞在语音识别领域之后，在人脸识别的领域当中，建立了自己的行业地位。所以国内基本上目前是这样的发展阶段，我们去推导下面的阶段，我们怎么去甄别人脸识别的技术，到底哪一家靠谱，哪一家不靠谱，我们可以提出一些关键的甄别的关键点。这些点在哪里呢？
第一，我们要区分的，动态和静态配合式的识别还是非配合式的识别。配合式的就是像蚂蚁金服那样的，需要数据的比对方进行配合，可以很好的去采集正脸的二维的数据。另外，就是非配合式的，非配合式的没有办法对排除方的配合，是需要随机采集的图片进行比对，这个识别的效果会差一些，但是识别的时效性会很高。
这两种模式当中，我们关注三点。
第一点，你的人脸建模当中到底提取了多少个特征点进行比对，这个跟我们人脸上面的一些特征是关键节点，每个人的差异很大，而你选取的特征点的数据越多，比对的准确率就会越高。我们也采访了一些专家，他们目前能够做到的特征点的比对，应该是在700个点。目前大部分做刷脸的门禁这样系统产品的公司，特征点的选取大概是在50个左右。所以我们去做调研和交流，可以问一下整个公司人脸识别建模当中特征点的数量。
第二点，人脸识别数据库的数据样本和大小，这是一个非常重要的指标。样本及大小，是我们可供的数据集，这些必须要对人脸，比如说一个人有500张照片，拍的都是他的脸，不同的角度和位置、光线，把这些数据进行合理的清洗，供机器去训练包括比对和识别之后，可以告诉你是识别对了还是识别错了，这样的样本数非常重要，有助于训练，提高模型的准确率。因此可标签的数据样本集的大小，这个大小目前至少是百万的级别，才会使得现在识别率能够提升到世界领先的水平，这个也是可以甄别的关键点之一。
第三点，是不是你的商业模式能够对你的整个的数据的获取，我们说人脸数据的比对，形成一个正循环的模式。实际上数据来源，人脸的样本来源，是来源于两个非常重要的渠道，美图秀秀和美颜照相机，这是一个商业的互换，这个数据，因为考虑到做一个脱敏的处理，剩下的只有几百个关键的特征点的数据，其他的都被略去，用脱敏的技术之后，形成了从获取数据到训练模型，再到优化模型，持续的反馈结果，获取新的数据，这样的一个正循环的过程。有了这个以后，你的模型的数据就会获取的很好了，这是商业模式上非常重要的一个指标。
如果有了这三个指标之后，应当说同时具备了这三个，可能是在人脸识别领域当中有非常大的领先优势，或者是未来发展潜力的东西。同时我们在直观的性能方面去分析，直观的到底识别的表现上有两个非常重要的指标，一个是识别的准确率，我们界定了刚才说的学术界当中，每年一比的人脸识别大赛，现在基本上测试水平都在95%，但是是人和图片之间相互比对，说明是这个人，这算一个，再比对一个，又对了，算第二个。所有的人和照片都是匹配好的，最后正确率在99.2%左右，这是我们说的目前的正常的比对方法。
还有一个非常重要的方法，我们看到商业银行和淘宝在内的一些人脸识别的技术，会提出一个错误率的问题，这个数据，目前来看可以做到十万分之一的错误率，别人拿着我的身份证去比对，如果机器能够区分出来，是不通过，这是对的。如果机器把我的身份证给别人的时候也通过了，这可能就是一个错误的，错误率要在十万分之一左右才可以，目前能达到这样错误率的公司是屈指可数的，这是一个识别准确率的问题.
另外还是在多大样本中可以实现这样的准确率，这个是至关重要的。一个公司里面也就是两三百个人，在这些人当中，挑选出来通过，没有什么难度。但是在公安部的大平台当中，省级的平台当中，都是上亿人的身份证照片中，要准确的挑出来十个或者是一百个候选人，这个范围缩小到这个概率当中，你的准确率能有多大，这是一个很重要的指标。
第二点，识别的问题。同样还是刚才我们说到的样本集的大小决定了识别的。本身你在可供比对的样本中，没有很大的数据，比如说是成千上万的，识别的数大家都是，都是在1秒之内作出反映，但是如果在一个上亿的大的样本当中，去把照片准确的识别出来，这样对时间的要求，对效率反映的要求就提高了。所以识别是一个很重要的指标。
我们说了五个指标，我们说这个确实是可以对公司的具体能力和技术进行综合判断的。
基于我们说的这些，关注的公司是有识别技术的公司，这个识别技术是人脸识别的技术。我们前面讲了，本身国内发言的几支学术界的力量大家非常清楚，来源于哪一支，背靠着哪一支强大的学术团队，研究团队的力量，使得这家公司是一个很好的位置。比如说我们前面讲到的科大讯飞，在汤晓鸥教授的支持下，他们的团队是学术界第一的力量在支持他们，这是一个资源性的优势。比如说川大智胜，这个和李教授他们有密切的合作，同时他们自己在图象识别领域当中，也有自己独特的技术，承担着国家大量的科研基金的项目，同时我们也特别强调一个就是川大智胜的人脸识别技术，是目前我们看到的人机交互，因为这个和二维的平面识别有很大的区别，优势非常明显，因为采集到了五官之间立体曲面之间的结合，所以采集到的数据量更丰富。可供比对的特征也是更多的，我们之前在视频当中找到拍到的侧脸，不清晰的照片，很难去识别出来犯罪嫌疑人到底是谁，是因为我们二代身份证库当中，本身就是只有正脸的可供比对的数据。三代或者是四代身份证采集数据的过程当中生物特征肯定要被提取出来，首先是指纹，三维的人脸识别会更快，三代四代可能就会被提取。
一旦需要被提取到三维的人脸的数据，那么这个时候川大智胜作为国内目前唯一一家有产品和技术的公司，面临的是广阔的市场。但是我们同时也要看到，三维人脸识别虽然有非常惊人的优势，同时劣势也是非常明显的，特征点的选取，包括侧脸的选取，是有难度的。同时表情的因素，其实对于数据处理的影响，没有在立体表情的因素那么好，提取的时候效率是偏低的，消耗的数据也非常大。所以现在来看，我们能够看到的应用场景目前还是小范围的，包括像美国对犯罪的有案底的犯人，我们国内目前在监狱当中也逐步的推广，将来全民都要采集，这肯定是一个非常巨大的市场。同时这家公司在人脸识别公司当中，技术特点和现在持续的对三维人脸识别加码，有一个项目是1.8个亿，要投入到研发当中，国家自然科学基金也已经持续的支持他们三维人脸识别的学术研究的项目，已经支持了很多年。所以在这个领域，应该是到了开花结果的地步。所以这一点，我们特别提示大家要关注这个公司，在技术上确实是有稀缺性的。
科大讯飞，就是典型的我们刚才讲的商业模式，可以实现人脸识别数据正循环的公司，是拥有互联网端的入口的。之前在语音的领域当中，讯飞语音云走的就是这样的模式，我获取的是你语音的数据，用你的数据持续的训练我后台的算法，使得他们提升和保持和其他竞争对手的领先优势。这样的话，数据端的循环，从语音的这个领域当中，复制到图像识别，就是人脸识别当中。大家如果关注讯飞，大家可以看到，在上个星期的时候，推出了双重生物特征的识别的因素，双重是什么呢？两重加密以后，确实就是这个人，把出错的概率降到非常低的水平。同时识别，双重加密之后，这个身份验证的过程可以做到数量级上面的提升。
有了这样一种开放云的平台之后，讯飞的数据正规化的过程也在逐步的建立，他下一步会和非常多的第三方的应用方合作，包括可以刷脸开锁的智能硬件方面，包括和电话银行，电话客服，还有邮箱去实现他的数据入口的正循环的过程。我们核心的问题就是的这样的一些判断的标准来去甄别的。我认为讯飞实际上是非常有希望的人脸识别的公司。我们在报告当中，也提到了讯飞是一个生态级的公司，不光是在人脸识别的这个领域当中有比较强的资源优势和技术优势，以及商业模式的优势。同时在我们整个的人工智能领域当中，讯飞超脑可以不断的用它孵化，基于学习的模式，从语音迁移到现在的图像，下一步迁移到语义当中，不断的做技术的衍生，这样的生态链一旦形成的话，在人工智能产业的地位是不可动摇的。所以人工智能整个的产业，我们想推的是科大讯飞。
人脸识别的领域当中，讯飞的优势也是非常明显的，同时我们也是看好川大智胜拥有的三维人脸识别的技术。其他的品牌公司，我们可以看到欧比特收购的公司，在安防领域的人脸识别当中，在监狱当中是超过50%的，在产品化方面也做的非常好。其他的两家，刚刚推出了自己的识别技术，现在了解的信息当中，还没有办法很好的甄别他们现在是否拥有满足我们的五个标准。在以后的调研和跟踪当中，我们会对他们的标准进行梳理和进一步的分解。这是对识别类公司的分析.
下一个阶段，我们觉得还有比较好的投资机会，除了第一类识别类的，第二类应该是数据资源类的，数据资源目前来看就是视频资源，有比较好的视频资源的公司，可以通过视频资源进行持续的深度学习的算法和优化，也许他自己没有这个技术和能力，但是可以通过技术合作的方式，找到研发团队或者是公司进行合作，共同开发优势。目前在视频资源当中的这些公司进行梳理的话，我觉得东方网力在这个当中步子迈的最前。目前产品端还是没有关于人脸识别成型的产品推出来，但是他的应用是在于多年的视频数据的积累。这个是和后期有密不可分的关系。先收购了广州的安防领域的视频监控的智能化的公司，这个步子一迈出去，布局的意图非常的明显。摄象头公司会往视频的公司侵占，后面的公司将来可能会往存储的环节去挤压，有可能将来会把分析和存储在一个环节当中就完成了，这个时候面临的压力是比较大的，所以转型的动力也是最迫切的，意愿也是最强烈的。
所以总体总结下来，现在人脸识别技术大爆发，并不是偶然的，应该说很好的满足了我们讲的人工智能的三大条件。深度学习的算法，大数据和云计算，这三个条件成熟了以后，在拐点到来的时候，大规模的商业化应用是水到渠成的。下一个阶段，基于计算机视觉的应用，在视频监控领域当中，对人的行为模式的识别、跟踪和分析，这些都会成为一个非常大的市场，成熟度还有待于进一步的检验。但是这个市场我们已经都看得到了，所以现在我跟大家探讨人脸识别的产业的发展机会，我觉得其实大家需要关注的不仅仅在于人脸识别技术本身的发展，也不仅仅在于哪几家上市公司拥有哪几项技术，而是看到背后代表的是整个计算机视觉的兴起。
人工智能报告当中也提到过，计算机视觉的1.0版本，是对静态图像的识别，2.0版本，肯定是动态视频内容的理解和学习，包括像谷歌的无人驾驶汽车，包括报告里面提到过的以色列的那个公司，也是纳斯达克上市的，他们用计算机视觉的技术实现了汽车的辅助的无人驾驶。在这个领域当中，实际上计算机视觉可供开发的应用非常丰富的。现在还有一个法律的问题，就是允许不允许无人驾驶的汽车上路，合法不合法的问题，大家不用担心这个问题。因为这个公司IPO的时候，这个公司的CEO说过一句话，他说现在还在担心无人驾驶的汽车上路合法不合法，但是我可以肯定的告诉你，十年以后，人开车上路是不合法的，这肯定是一个大的方向和趋势。这就是我从人工智能的领域延伸出来的，人脸识别只是一个点，更多的还有待于大家去一点一点的发掘。
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人脸识别系统有哪些特点
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最佳回答1、非接触：人脸图像的采集不同于指纹、掌纹需要接触指掌纹专用采集设备，指掌纹的采集除了对设备有一定的磨损外，也不卫生，容易引起被采集者的反感，而人脸图像采集的设备是摄像头，无须接触。
2、非侵扰：人脸照片的采集可使用摄像头自动拍照，无须工作人员干预，也无须被采集者配合，只需以正常状态经过摄像头前即可。
3、友好：人脸是一个人出生之后暴露在外的生物特征，因此它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强，因此人脸的采集并不像指掌纹采集那样难以让人接受。
4、直观：我们判断一个人是谁，通过看这个人的脸就是最直观的方式，不像指掌纹、虹膜等需要相关领域专家才可以判别。宇 松 科技 人脸识别为您解答！
5、快速：从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常快速的，因为它的非干预性和非接触性，让人脸采集的时间大大缩短。
6、简便：人脸采集前端设备——摄像头随处可见，它不是专用设备，因此简单易操作。
7、可扩展性好：它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备，后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等多领域。
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掌通校园的人脸识别怎么开通
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最佳回答第一，通行管理。
将人脸识别应用于校园入口的场景中，可实现对出入校园、宿舍、图书馆等场景的人员的自动识别，成功识别后可进入校园。避免陌生人入内，并对系统数据库黑名单，可疑人员等自动报警。
第二，考勤管理。
利用人脸识别技术在校园中的应用，实现了校方考勤的自动化，通过刷脸的方式简化了学生的考勤流程，并通过系统自动生成考勤记录，便于教师对学生考勤进行管理。由于校园是人流密集的地方，校园人脸识别应用可以节省管理成本。
第三，加强对接访人员的管理。
将人脸识别系统应用于校园门口，可以通过刷脸的方式验证接送人员的身份，从而保证学生人员的安全。比如，在幼儿园，可补充验证方式结合安全系统，以保证儿童的人身安全。
第四，动态布控预警。
通过人脸识别技术和视频监控相结合，校园场景中可以通过摄像头采集场景中的人员信息，并在后台进行算法比对，检测人脸是否存在黑名单人脸库，如果存在可以实时报警的警卫人员。
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警用车辆动态人脸识别系统地址
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最佳回答这个是靠装载在警车上的警灯摄像头进行识别操作的，行人通过数据库进行比对，抓到网逃人员。沈阳佐蓝科技猎蜂巡查取证系统设备就是安装在警车上的多摄像头执法设备，通过终端加持，警车再也不是一个单独的交通工具，更是一个临时指挥中心，在移动巡查过程中，不仅能视频实时监控并且上传数据中心，而且同时还能对警车周围的行人和车辆进行鉴别。
通过云上数据进行实时比对，一旦识别出问题车辆，即刻发出警报，一秒钟就能识别违法车辆和网逃人员，完成智能取证，并且对于违停、套牌、等能完成一分钟百次取证，大大的释放了交通执法的警务压力。
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前置摄像头坏了和手机主板有关系吗
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最佳回答若使用的是vivo手机，可以带上手机前往当地vivo售后服务中心检测处理。维修手机的费用取决于更换配件的价格，服务中心更换配件不会收取手工费，仅收取配件的费用；可以在浏览器搜索vivo官网--服务--零配件价格查询--选择机型查询部分配件价格；
vivo售后服务中心地址和联系方式可以进入vivo官网-服务网点查询中选择所在省市查询，也可进入浏览器搜索vivo官网--服务--服务中心--查看全部--选择省市查询当地的服务中心地址以及联系方式；
注：可以先拨打电话确认服务中心的工作时间，合理规划行程。
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为什么人脸识别成功了还频繁识别
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最佳回答人脸识别系统的核心是人脸识别技术。这是一种新的生物识别技术，是国际科技领域的高新技术。这种技术广泛采用区域特征分析算法，将计算机图像处理技术与生物统计学原理相结合，利用计算机图像处理技术从视频中提取人体图像特征点，同时也利用生物统计学原理分析建立数学模型。因此，这项技术具有广阔的发展前景。该系统可以对注册的人像数据进行建模，提取人脸特征，并将生成的人脸模板保存到数据库中。在face search中，对指定的肖像进行建模，并将其与数据库中所有人的模板进行比较，最后根据比较的相似值列出最相似的人。
很久以前，美国曾要求有免签证协议的国家使用电子护照系统并结合人脸识别。后来，50多个国家实施了这一制度。之后，中国的铁道部宣布，将在车站安装身份识别和人脸识别的高科技安检系统。这么多国家使用这一技术，正是因为它有这么多的优点。这个系统它可以检测人脸阴影，自动调整动态曝光补偿，检测人脸跟踪，并自动调整图像放大率。
众所周知，人脸识别系统有着很多的系统，比如说，人脸识别访问管理系统、人脸识别访问控制和考勤系统、人脸识别监控管理系统、人脸识别计算机安全系统、人脸识别ATM智能视频报警系统人脸识别监狱智能报警系统，人脸识别RFID智能通关系统等等。同时，这项技术适用范围的场所有很多，比如公园、工厂、超市、会议中心、体育场馆、学校、医院、居民区、商业街、大型农贸市场等公共活动和聚集场所，以及酒店、餐厅、娱乐场所、办公楼、电梯等主通道的大堂出入口等地方，都可以使用该技术。
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个体商户被当地派出所要求安装监控人脸识别设备系统，需要花费5000元，必须要装吗？
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最佳回答店铺或住宅很多地方都要求装监控，每个地区不同，个体户商铺一千多到三千多不等，本工程专业监控安装指导
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人脸识别设计与实现
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最佳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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