人脸识别算法价格合理“本信息长期有效”

人脸识别门禁一个很大的优势就是可以实现智能办公。

中国有4300万企业，而大多数企业采用传统刷咔门禁，只是单一的刷咔功能，不仅存在门卡易-易-的弊端，同时也并不具备物联网属性，无法满足企业智能化办公的需求。

如果人脸识别门禁只是一个端口，那么很难说是智能硬件，而一旦搭配“云”属性，则如虎添翼。说了这么些，落实到实处，比如有两点：

1.可以无缝对接考勤，这意味着-开门的同时完成打卡。

2.所有的考勤流水记录一键生成，解放人事统计人员的工作量。

随着科学技术的不断发展和进步，人像识别技术的日益成熟和完善，人像生物识别技术作为全球的生物识别技术及图像处理技术，在当今社会公共安全防范、-、技侦、-、金融安全等诸多领域将发挥着-的-的作用，是人类社会科学技术发展与进步的-。

动态人脸识别是不需要停驻等待，你只要出现在一定识别范围内，无论你是行走还是停立，系统就会自动进行识别，也就是说，人以自然的形态走过去，-头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别，同时可上传信号给门禁控制器实现动态人脸识别的门禁考勤系统。

人脸识别的一般流程

人脸识别利用-机或-头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和-人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作，技术上包括图像采集、特征定位、身份的确认和查找等等。简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。人脸识别的一般流程：

一、人脸采集：  

不同的人脸图像通过-镜头采集得到，比如静态图像、动态图像、不同位置、不同表情等，当采集对象在设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄人脸图像。

二、人脸检测方法

在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来如直方图特征、颜色特征、模板特征等，然后利用信息来达到人脸检测的目的。关键点检测是自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标。

主流方法：  基于检测出的特征采用adaboost学习算法挑选出一些代表人脸的矩形特征弱分类器，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

三、人脸图像预处理  由于系统获取的原始图像由于受到各种条件的-和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度矫正、噪声过滤等图像预处理，并终服务于特征提取的过程。  

主要预处理方法有：人脸对准，人脸图像的光线补偿，灰度变换、直方图均衡化、 化、几何校正、中值滤波以及锐化等。   四、人脸特征提取  人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。

五、匹配与识别  提取的人脸特征值数据与数据库中存贮的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值参数，将相似度与这一阈值进行比较，来对人脸的进行判断。