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人脸识别市场的快速发展一方面归功于生物识别需求的多元化，另一方面则是由于人脸识别技术的进步。从需求上来说，除了传统的考勤、门禁等应用外，视频监控环境下的身份识别正成为一种迫切的需求，即在一个较复杂的场景中，在较远的距离上识别出特定人的身份，这显然是指纹识别的方法所不能满足的。而人脸识别却是一个好的选择。人脸识别技术市场应用正快速释放。人脸识别在平安城市/社区方面的应用主要集中在人员复杂场合的重点监控。人脸识别技术还可以运用在银行VIP客户识别，南京人脸识别产品，当客户进入银行时，南京人脸识别产品，前端抓拍机抓拍客户图片上传服务器，南京人脸识别产品，服务器通过人脸识别技术将照片和VIP客户进行比对，识别VIP客户身份并及时通知银行接待人员准备。人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的关键算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。南京人脸识别产品

人脸识别图像比较小：同样，由于采集条件比较差，视频人脸图像一般会比基于静态图像的人脸识别系统的预设尺寸小。小尺寸的图像不但会影响识别算法的性能，而且还会影响人脸检测，分割和关键点定位的精度，这必然会导致整个人脸识别系统性能的下降。视频人脸识别起源于基于静态图像的人脸识别，即识别系统自动的检测和分割出人脸，然后用基于静态图像的识别方法进行识别。对这类方法的一个提高是加入了人脸跟上。在这类系统中，通过利用姿态和从视频中估计到的深度信息合成一个虚拟的正面人脸。这个阶段的另外一个能提高识别率的方法是利用视频中充裕的帧图像，基于每帧图像的识别结果，使用”投票”机制。南京人脸识别产品人脸识别算法能够在光线多变、背景复杂、不同表情和特征等情况下采集人脸数据。

在人脸跟上和识别中利用时间信息是视频人脸识别算法和基于静态图像的人脸识别算法的较大区别。目前这类算法大致可分为两类：跟上-然后-识别，这类方法首先检测出人脸，然后跟上人脸特征随时间的变化。当捕捉到一帧符合一定标准(大小，姿势)的图像时，用基于静态图像的人脸识别算法进行识别。这类方法中跟上和识别是单独进行的，时间信息只在跟上阶段用到。识别还是采用基于静态图像的方法，没用到时间信息。跟上且识别，这类方法中，人脸跟上和识别是同时进行的，时间信息在跟上阶段和识别阶段都用到。

技术原理：人脸识别内容：人脸识别技术包含三个部分：人脸检测：面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：参考模板法：首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；人脸规则法：由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；样品学习法：这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。人脸识别系统分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

美国公司的人脸识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。当前社会上频繁出现的入室伤人等案件的不断发生，鉴于此种原因，防盗门开始走进千家万户，给家庭带来安宁；然而，随着社会的发展，技术的进步，生活节奏的加速，消费水平的提高，人们对于家居的期望也越来越高，对便捷的要求也越来越迫切，基于传统的纯粹机械设计的防盗门，除了坚固耐用外，很难快速满足这些新兴的需求：便捷，开门记录等功能。人脸识别综合运用了数字图像/视频处理、模式识别、计算机视觉等多种技术，重要技 术是人脸识别算法。南京人脸识别产品

人脸识别则是在假设图像或者图像序列中有人脸的情况下，根据人脸的特征判断人的身份等信息。南京人脸识别产品

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