人臉識技術中被采用的區域特征分析算法，它融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體，利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析建立數學模型,即人臉特征模板。利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進行特征分析，根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。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。人臉識別在我們生活中隨處可見。陜西科拓人臉識別軟件

人臉自動對焦和笑臉快門技術：首先是面部捕捉。它根據人的頭部的部位進行判定，首先確定頭部，然后判斷眼睛和嘴巴等頭部特征，通過特征庫的比對，確認是人面部，完成面部捕捉。然后以人臉為焦點進行自動對焦，可以的提升拍出照片的清晰度。 　笑臉快門技術就是在人臉識別的基礎上，完成了面部捕捉，然后開始判斷嘴的上彎程度和眼的下彎程度，來判斷是不是笑了。以上所有的捕捉和比較都是在對比特征庫的情況下完成的，所以特征庫是基礎，里面有各種典型的面部和笑臉特征數據。陜西工地人臉識別排名人臉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使用和維護。

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。

采用的人臉(或身份證)識別系統，是通過核對出入人員的面部(或身份證)信息來進行身份識別認證。用戶進行人臉和身份證信息的登記注冊，通過后臺管理人臉識別門禁考勤管理系統將用戶的人臉信息與身份證信息綁定，再下發到前端人臉識別設備和門禁控制器，實現人臉或身份證識別開門。后臺管理軟件可以隨時查詢出入人員信息、記錄。用戶進行人臉識別時，需要用戶對準人臉識別設備，設備會自動抓取和識別人臉信息，如果識別比對成功，門鎖自動開啟;識別比對失敗，該人員無法進入(當人臉識別多次失敗無法開門時，可以通過刷身份證的方式識別開門)。人臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。

人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主；人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有的算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、**系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的應用，其技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。企業開啟人臉識別考勤新模式!。陜西紅門人臉識別技術

人臉識別簽到管理系統軟件主要應用于培訓簽到，會議簽到，計時簽到等場所的。陜西科拓人臉識別軟件

人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機 干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補 償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。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。陜西科拓人臉識別軟件

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