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96064NX-I16/HW-4G如何开启人脸识别抓拍
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最佳回答先人脸侦测配置添加好后，点击“系统管理—事件配置—smart事件—人脸侦测”进入人脸侦测配置界面，点前端相机，前端相机是智能人脸抓拍机，点击开启就可以了
96064NX-I16是海康智脑产品。
海康人脸智脑NVR是集人脸图片建模、比对、检索、存储于一体，实现准确的人脸分析的新一代智能NVR。
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小区人脸识别门禁好处
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最佳回答对任何小区来讲，门禁系统需要做到防止陌生人或不法分子随意进出，而传统的小区大多存在门禁系统落后与管理不严等问题。这无疑会让小区存在一定的安全隐患，无法有效阻止陌生人随意进出小区。
当采用人脸识别门禁系统后，小区的物业管理只需要把业主的身份信息以及面部信息进行采集录入系统后台，即可实现人脸识别通行。在人脸识别门禁闸机使用时，如果在系统后台没有做过信息录入将无法实现通行。这种方式能做到有效的阻止陌生人随意进出小区，发挥了很大的安防作用。
人脸识别门禁的优势
1、红外识别人脸，高准确率下的安防升级
人脸识别机或者人脸闸机采用双目摄像头和红外识别人脸技术，抗干扰性强，可以降低光照等外部环境和位置的影响，精确提取人脸属性进行真人动态比对，识别误差大幅度减小。当人员与数据库中的信息比对失败时就无法进入。这就保证了进入人员的安全性，未登记的外部人士和非库内人员无法冒充他人进入，即便是拿他人照片也无法“刷脸过闸”。
2、多入口数据互联，实现跨门口管理
同个单位有多个入口的情况下，可装配多个人脸闸机，不同区域的人脸闸机有统一的数据库和终端管理平台，让各区域的人脸闸机实现数据互联，并对多个入口进行统一化管理。具体到不同单位，也会根据实际情况制定相对应的订制人脸闸机解决方案。
人脸识别门禁最得好的还属捷易科技，这是一家专注于人脸识别门禁出入口管理软硬件研发、生产、销售和服务为一体的高新技术企业，旗下有“捷易物联”“JAE”两大知名品牌，经过多年的专业沉淀，产品畅销全球20多个国家和地区。
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红米note9人脸解锁不管用
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最佳回答红米note9 4g手机人脸解锁怎么用，打开红米手机设置找到并点击锁屏密码和指纹菜单，进入锁屏密码和指纹的页面后找到人脸解锁点击进入，打开人脸要输入密码，识别进入后就会开启先对人脸识别按下一步，人脸录入已完成后点完成设置成功了，这样以后只要拿出手机就可以进行人脸识别来解锁手机了。
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人脸识别技术运用什么方法
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最佳回答人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。
(1)几何特征的人脸识别方法
(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
(3)神经网络的人脸识别方法
(4)弹性图匹配的人脸识别方法
(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
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人脸识别软件厂家
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最佳回答可以做到人脸识别的系统可以给你推荐脸探app。功能多，而且通过扫描人脸照片就能够识别，还有一定的商业价值，能追踪在逃人员，走失老人或孩童等。
脸搜，这个还是比较赞的，功能多，而且通过扫描人脸照片就能够识别。
介绍。
Ageitgey
Ageitgey是最流行的免费人脸识别软件，它在GitHub上也有37.6k的星星。该软件可以通过Python API或其二进制命令行工具使用。这个平台有关于安装的所有说明，这使得它更加有趣和流行。
2.CompreFace
CompreFace于2020年在GitHub上发布，拥有约900颗星星。它是少数几个只需一个docker compose命令即可使用的自托管REST API自由人脸识别软件之一。该软件可以识别多个视频流中的人脸。CompreFace还有一个用于管理用户角色和面部集合的UI。
3.DeepFace
DeepFace于2020年在Github上发布，拥有约1100颗星星。这个免费的人脸识别软件支持不同的人脸识别方法，如FaceNet和Insightface。
4.FaceNet
FaceNet是一个由谷歌研究人员创建的免费人脸识别程序，它是一个开源Python库，实现了该程序。FaceNet具有很高的准确性，但唯一的缺点是它没有RESTAPI。
5.InsightFace
InsightFace是另一款免费人脸识别软件，拥有约800颗星星。该软件使用最新和准确的人脸识别方法。InsightFace与以下软件一样准确。
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领取待遇人脸识别认证操作方法
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最佳回答滴滴专车和顺风车，为了保证司机的帐户安全和乘客的出行安全，都增加了滴滴司机端的人像认证才能出车，需要进行人脸识别。对于一些特殊原因无法通过的人脸识别的司机朋友，可以认证成功的。
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什么游戏没有人脸识别系统
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最佳回答以下几种：
1.基于特征脸（PCA）的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
2.神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
3.弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
4.线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图（比如漫画）的和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
5.支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本（每类300个），这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。
希望有帮助。
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人脸识别大数据
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最佳回答【什么是人脸识别】
是人工智能范畴里，生物识别中的一个类别，人体的生物特征具有唯一性和不易被复制的良好特性，人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，为身份鉴别提供了必要的前提。
【与其它类型的生物识别比较人脸识别具有的特点】
人脸是人们熟悉的识别方式，传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，已有30多年的研发历史。但在环境光照发生变化时，这种方式有着难以克服的缺陷，无法满足实际系统的需要，识别效果会急剧下降。
现代的人脸识别技术主要靠三维图像人脸识别，和热成像人脸识别这两种方案解决光照问题，但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
三维图像人脸识别
目前采用的较多的是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术，在精度、稳定性和方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别，可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，这也是这两年人脸识别技术发展迅速，逐渐走向实用化的原因。
【人脸识别备受追捧的原因】
第一：并发性
在实际应用场景下，可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
第二：非接触性
不需要和设备直接接触就能获取人脸图像并储存，识别验证时也不必接触，大大减少了仪器损坏，细菌感染的问题。
人脸识别技术
第三：非强制性
几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像。
第四：操作简单
操作简单、结果直观、符合视觉“以貌识人”的特性。并且隐蔽性极好。
【人脸识别技术缺点】
第一：在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。
第二：用户剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情会与系统中存储的人脸有出入，可能引起比对失败。
希望本篇回答可以帮助到你~
望~
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