人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。人臉識別智能化系統的設置并非千篇一律的，而應根據工程的實際情況，如工程規模、配套設施、市場定位、用戶對象、管理要求、規劃及平面布局等等因素，作出有針對性的設計。人臉識別系統直觀性好:彩屏顯示，語音報姓名。陜西高清人臉識別軟件

標準化、開放性是信息技術發展的必然趨勢，在可能的條件下，設計中采用的產品都盡可能是標準化、具備良開放性的，并遵循國際上通行的通信協議。應用面部識別門禁考勤管理系統盡量采用已商品化的通用軟件，以減少二次開發的工作量和利于日后的使用和維護。人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。江蘇安卓人臉識別人臉識別系統適用性強:只要你有一張臉。

人臉識別在特征提取算法方面，基于神經網絡讓機器模擬出人類大腦的學習過程，并通過卷積神經網絡模型和海量的圖片數據進行訓練，使生物識別的準確率大幅度提升。然而，由于深度學習需要應用大量的數據樣本和較長時間的訓練時間，對于整體運算環境要求也很高，目前所覆蓋的應用范圍不廣。很多市面上的人臉識別應用，還是以傳統的、成本較低的Local Binary Pattern（局部二元模式）算法為主。人臉識別智能化系統的設置并非千篇一律的，而應根據工程的實際情況，如工程規模、配套設施、市場定位、用戶對象、管理要求、規劃及平面布局等等因素，作出有針對性的設計。

人臉識別技術是一種基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖像或者視頻流進行處理，根據每個臉的位置、大小和各個主要面部的位置信息，進一步提取每個人臉中的身份特征，并將其與一直的人臉進行對比，配合人臉識別系統的一系列相關技術，包括人臉圖像采集、人臉定位、人臉識別預處理，身份確認以及身份查找等，確認具體人員的身份。人臉識別智能化系統的設置并非千篇一律的，而應根據工程的實際情況，如工程規模、配套設施、市場定位、用戶對象、管理要求、規劃及平面布局等等因素，作出有針對性的設計。人臉識別系統可以將登記入庫的人像數據進行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板保存到數據庫中。

人臉識別的普及已經勢不可擋，所帶來的處也是顯而易見的。比如手機中的人臉識別可以用來解鎖手機，相冊可以對照片中的人物進行自動分類；一些機構可以用來查找罪犯和丟失兒童；一些公司通過分析臉部特征，來自動診斷罕見的遺傳病，比如特發性肢端骨質溶解綜合癥，否則對它的診斷可能更難以實現等。因此，如何平衡個人隱私與人臉識別商業化普及、征用之間的是急需解決的問題。人臉識別智能化系統的設置并非千篇一律的，而應根據工程的實際情況，如工程規模、配套設施、市場定位、用戶對象、管理要求、規劃及平面布局等等因素，作出有針對性的設計。人臉識別的普及已經勢不可擋，所帶來的好處也是顯而易見的。陜西富士人臉識別門禁

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