今天给各位分享宇视人脸识别设备的知识，其中也会对宇视人脸识别系统如何搭建进行解释，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！
人脸识别跟照相机原理一样吗
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优质回答人脸识别摄像头与普通摄像头的区别
任何带有摄像头的摄像设备基本上都可以实现采集人脸图像功能，它们之间的差异主要体现在人脸成像质量、环境光线影响和实时人脸识别等三个方面。
1.人脸图像质量
现在任何一台带有摄像头的摄像设备例如手机、电脑、平板、相机等基本上都可以实现拍照和录制视频的功能，这些常见的摄像设备与人脸识别摄像机拍摄出来的照片最大的区别就在于成像质量的高低。
普通摄像头通常情况下拍摄的图片像素不是很高并且照片清晰度也不够，特别是在远距离拍摄时在放大图片后就会变得特别模糊；
而人脸识别摄像机因其聚焦能力更强所以在拍摄人脸图像时成像质量更高，有利于实现精准定位人脸部的各项关键特征。
2.环境光线影响
普通摄像头在拍摄时常常会受到周边环境光线变化的影响，在黑夜、雨雪天等恶劣天气下表现往往不佳，光线适应性较差；而现在主流的人脸识别摄像头一般则是采取了近红外技术，与普通摄像头采取的可见光技术相比对于周边环境光线变化的适应性增强很多，即使是在黑夜也可以良好的进行摄像工作。
3.实时人脸识别
现在大部分的普通摄像头最大的功能也仅仅就是拍照和摄像而已，既不具备联网使用的功能而且摄像系统也比较独立和封闭，因此不可以接入人脸识别系统以实现实时人脸图像的采集和识别功能；
而人脸识别摄像头在采集时可以将这些人脸图像实时传输到人脸识别系统数据库中，通过强大的人脸识别算法在很短的时间内就可以完成人脸识别工作。
（二）选购人脸识别摄像头时的注意事项
企业在对自己提供的产品特性进行仔细分析之后决定应用人脸识别系统，那么在开始选购人脸识别摄像头时应当注意以下几点：
1.近红外技术抗干扰性能
现在很多品牌的人脸识别摄像机都采用了近红外技术，在拍摄人脸图像时受到周边环境光线的影响不大，在夜间也可以实现正常工作，但是它们基本上都会受太阳光线的影响，因此企业还需要考察各个人脸识别摄像机对于太阳光线的抗干扰性能如何。
2.3D人脸识别摄像机
如果企业应用人脸识别摄像机的规模不是很大并且数量要求也不高，在条件允许的情况下可以选购能够拍摄3D人脸图像的3D人脸图像摄像机，它可以实现对人脸部关键特征更精准的定位，同时其人脸识别也更快。
3.接入人脸识别系统
在选购了合适的人脸识别摄像机之后，企业应当选择一家人脸识别系统供应商通过下载API或者SDK文件来接入人脸识别系统，例如人脸识别考勤系统、人脸识别监控系统等来实现实时的人脸图像识别。
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小区人脸识别系统日常操作
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优质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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人脸识别技术什么时候启用的
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优质回答人脸识别最初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术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。
人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
功能模块
人脸捕获与跟踪功能
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，当指定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。
人脸识别比对
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指定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指定的人像存在。
人脸的建模与检索
可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板（人脸特征文件）保存到数据库中。在进行人脸搜索时（搜索式），将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。
真人鉴别功能
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。
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怎样取消人脸识别
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优质回答 Windows Hello 设置下有"人脸识别"选项，点击"人脸识别"设置下的"设置"按钮以开始设置过程。将面部对准摄像头，适当调整位置。然后, 摄像头将捕捉您的面部特征。
主要信息：
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。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进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
2021年7月28日，《最高人民法院关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》正式对外发布。2021年8月20日，十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》，2021年11月1日起施行。
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法。
并使识别结果具有实用化的识别率和识别；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
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宇视人脸门禁怎么改密码
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优质回答有专门的技术人员。
“统筹综治、城管、公安、食药、工商等15个部门，实现社会事件30分钟上报→5分钟调度→3小时处置完毕。取得‘五降两升’成效：热线举报案件量下降，居民投诉量下降，接警率下降，刑事案件量下降，入室盗窃、入屋抢劫、盗窃机动车等三类可防性案件量下降；群众安全感满意度提升，城市管理问题的发现率与处置率提升。”
“宇视视频系统完整，设备稳定，智能运用先进新颖。人脸速通门与校园一卡通系统完美对接，与后端人脸识别比对系统无缝对接，在学生社区管理服务的实际应用效果很好。方便在校人员快速进出，提升校园安全管控力度，学生安全满意度高。”“张学友世界巡回演唱会石家庄站28日晚间在河北奥体中心举办，警方严守岗位加强安检，通过技术比对成功抓获3名网逃人员。宇视现场人脸相机数量最少，报警人数最有效，衡量实战效果，AI工程系统落地最关键。看张学友演唱会能抓到逃犯，原来是真的！张学友演唱会下一站在咸阳，咸阳公安，你们准备好了吗？”
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人脸识别发展历史和现状
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优质回答人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：
第一阶段(1964年~1990年)
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1991年~1997年)
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。
人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1998年~现在)
FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。
布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。
2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的达到了每秒15帧。该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。
沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。
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人脸识别是如何实现的
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优质回答通过“阈值处理”的方法实现对单帧人脸图像的二值化，必须先解决的问题是确定适合的人脸肤色模型。虽然人脸的肤色看起来是变化的，但是人脸肤色的变化多数情况是因为肤色亮度值的差异造成的。因此，在确定人脸肤色模型时，我们可以把这种由肤色亮度值造成的差异忽略掉，即只采用肤色的色度值来确定人脸的肤色模型。
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人脸识别获取配置失败
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优质回答人脸识别之前必须经过实名认证，所以先去实名认证，记住信息一定要填写正确，不然依旧会影响人脸识别结果。
填写的身份证信息是虚假的或者不是本人的，导致识别失败，想要解决这样的问题，只能找到当时实名认证的身份证本人帮你通过人脸识别，当然如果你填写的身份证信息就是不存在的，这个就没有办法。
系统出错导致，如果实名验证是本人的信息，并且准确无误，那说明是人脸识别系统的问题，当然这也就是错误代码114对应的问题，遇到这个问题只能找客服反映，然后等待系统修复，或者客服帮其解决。
扩展资料：
人脸识别注意事项：
人脸识别主要分核实式和搜索式这两种对比模式。核实式是对指把捕获到的人像或者是指定的人像与数据库中已登记的某一人像比对核实是否是为同一人。而搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。
不同年龄的人脸会有较大的差别。如果一个逃犯的身份证是以前照的，在逃犯的照片也是以前的，因此在公安部门的实际应用中，年龄问题是一个最突出的问题。
参考资料来源：百度百科-人脸识别
参考资料来源：人民网-警惕人脸识别背后的“盲区”
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人脸识别系统门禁机怎么使用
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优质回答人脸识别门禁机系统怎么做需要找专业人士，以下主要介绍人脸识别门禁机系统的安装方法。
人脸识别门禁系统已经越来越受到大家的认可，因为人脸识别门禁相比传统技术，更快捷，更方便。人脸识别门禁系统的安装方法如下：
1、接线：
购买厂家出售的人脸识别门禁设备回来的时候，首先要做的就是接线，让设备可以控制开关门。不管是哪一家的设备，大体分为3种类型的线，分别是：电源线、开门线、网线，其中网线可接可不接，如果不接就需要手动配置无线网。
2、联网：
安装成功后，首先需要开机联网，如果在前面选择了接入网线，那就可以跳过联网的步骤。打开人脸设备的设置面板，点击WIFI设置，选择你的wifi，输入wifi密码，跟手机联网的步骤是一样的。
3、激活配置：
登录人脸识别门禁机的后台，输入公司提供的密码，然后按照参数图，配置该场所适用的参数，然后进行保存。
4、人脸录入：
将账号信息设置得的时候就可以开始人脸的录入，以便让人脸识别门禁设备能够知道谁是谁。可通过后台管理界面手动在线录入，也可以选择发送二维码或链接给别人，在手机端自主完成人脸信息录入。
5、使用：
人脸录入后在后台审核通过，系统会将云端的人脸数据库同步到本地设备上，等待数据同步成功即可刷脸出入、刷脸考勤。
人脸识别门禁机系统可以选择捷易科技，捷易科技是一家集研发，生产，销售的人脸识别门禁出入口软硬件厂家，自主实现“AI算法+嵌入式软件+硬件制造”的完整闭环体系，并以OEM/ODM为海内外客户提供高性能产品。
以上就是道尔智控小编解疑贡献者：（佐罗-泯灭）贡献的关于“人脸识别系统门禁机怎么使用”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，现在接着继续分享下文用户【梦醉为红颜】解答的“人脸识别考勤系统怎么用”的一些相关疑问做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
人脸识别考勤系统怎么用
本文最佳回答用户：【梦醉为红颜】 ，现在由道尔智控小编为你探讨与【宇视人脸识别设备】的相关内容！
优质回答人脸考勤系统由人脸识别考勤机硬件+后台管理系统组成。是依托人脸识别技术的考勤管理系统，人脸考勤系统采集员工的姓名，ID号，员工面部图片，员工在考勤后记 录会传递到考勤管理系统中，再由系统来运算缺勤，加班等信息。
设备管理：
1. 考勤机类型：考勤系统支持刷卡考勤机、指纹考勤机、人脸识别考勤机、虹膜考勤机；
2. 考勤机信息：管理系统设备，设置设备的一些参数，如IP地址，端口号等信息；
3. 考勤机状态：允许实时查看考勤机当前连接的状态；
4. 上传信息：把互联网考勤系统服务器上的人员信息上传到考勤机里面；
5. 下载信息：通过系统把设备上的员工信息，包括指纹信息，人脸信息等下载到电脑里保存；
6. 下载记录：把打卡记录手动或者自动的下载到互联网考勤系统服务器里面；
7. 其他操作：同步时间，清除考勤机管理员，清除考勤机人员等操作。
不管购买任何商品都会需要进行对比选择，对于人脸识别门禁机科技含量比较高的设备，前期的选择是很重要的，深圳市捷易科技有限公司成立于2013年，专注于人脸识别门禁出入口软硬件的研发和生产，是一家集研发，生产，销售的人脸识别门禁出入口软硬件厂家，自主实现“AI算法+嵌入式软件+硬件制造”的完整闭环体系。
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