人证比对系统　　例如北京西城区德胜街道新风街1号院，这里的垃圾桶就与别处不同，倾倒口紧闭，几乎闻不到什么异味更特殊的是，每个垃圾箱上竟然都装了摄像头。听小区居民说，他们给垃圾分类用上了“人脸识别”。扔垃圾前得先‘刷脸’，系统识别后自动打开分类投放口，并根据所投垃圾为投放人进行积分。当地物业管理单位称，“真正做好垃圾分类，更重要的是从源头抓起，通过宣传、鼓励，让居民的垃圾分类意识不断强化。”　　目前，该小区的各居民楼前、活动区域都设立了智能垃圾箱，居民们通过提前注册，便可以“刷脸”进行垃圾分类投放，并由此获得积分，换取柴米油盐和生活用品。居民们对智能垃圾箱的便捷和实用性赞不绝口。“现在扔垃圾不用上手翻盖子，直接刷脸，方便卫生多了，大伙的积极性也高了！”　　据了解，带有人脸识别的分类垃圾桶今年2月就已在该小区推广实行，分类扔垃圾现在已经成为习惯。属地街道负责人表示：“目前录入人像采集系统的居民人数已达70%，还处于过渡期，我们的目标是居民100%注册使用，通过两网融合（垃圾分类网和再生资源回收网），实现各类垃圾的智能分类投放、积分换取等。而这一酷炫的扔垃圾方式，正是采用了视觉开放平台的离线SDK——人脸识别技术。通过搭载人脸识别SDK的分类垃圾箱，轻松完成了设备的智能升级。

人脸识别软件电脑版另外在人流量较小的出入口采用一般静态人脸识别即可，而在人流量较大的出入口的摄像头就必需具备超宽动态，运动补偿的功能，以保障人脸识别的准确率人脸识别控制主机的主板性能同样是影响人脸识别系统准确率的重要因素。因此，在选用人脸识别设备时，必需考虑到其主板的运算能力，存储能力，环境适应能力这几个方面的因素，配合其软件算法，用以保障提高人脸识别系统的准确率。软件因素是指人脸识别算法的提升与优化，人脸识别算法的原理是系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。常用的人脸识别算法有4种基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、基于神经网络进行识别的算法。通过对各类算法的进一步提升也是提高人脸识别系统准确率的重要方式。14年人脸识别系统工程施工经验，如果您对人脸识别系统系统工程有任何疑问或需求，请致电或在线咨询！也可到我们的官网留言咨询、官网：、我们7-24小时为您服务。。

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人脸识别技术当然，凡事都有两面性，云服务API也有不少劣势：?无法离线运行，需要网络流量成本，在一些特定场景下无法使用（无网络、无法访问公网的企业机构）；?云端API厂商只能在较少调用量下（基本是产品测试阶段），提供免费使用一旦规模化商用，尤其是App端等场景下大规模调用收费高昂；?受网络影响大，受网络稳定性影响较大，存在一定延迟，这样即使算法、算力再给力，也无法弥补网络的延迟。???????在人脸识别API云服务里，国内的BAT应该是最大的玩家，如果你打开阿里云、百度云、腾讯云，会发现他们提供了齐全的人脸识别相关的服务，另外，国内的“CV四小龙”、图普等众多公司也提供云端人脸识别API。???????大致价格如下表所示：表1人脸比对API价格表厂商人脸比对云服务价格备注阿里云20元/QPS/日华为云0.31元/万次腾讯云0.32元/万次百度云300元/月/QPS???????可以看到如果单纯使用人脸比对，且调用量比较小的话，采用云服务API的价格还是可以接受的。但是，需要注意的是，表中仅是人脸比对的API价格，上文也提到了，一个完整的人脸识别系统至少还要包括人脸检测 人脸活体检测 人脸识别 人脸检索这四个过程，需要分别购买四个模块的API，加起来价格并不便宜。离线人脸识别SDK???????离线人脸识别SDK则是另外一种选择，SDK也就是软件开发工具包，算法厂商将人脸识别功能封装成SDK，分发给其他公司使用。接收方下载安装后使用，算法在本地端运行。相比云服务API，离线SDK主要有以下优点：?本地运行，可离线使用，不受网络环境影响，响应速度快；?人脸数据储存在本地，无需与服务端进行数据交互，安全性高；?部分公司提供了免费的SDK（例如知名的视觉开放平台提供的免费人脸识别SDK，全平台覆盖，文档齐全）???????国内提供人脸识别SDK的知名公司及其价格：表2部分主流厂商人脸识别SDK价格厂商价格备注免费百度299元/个阿里价格不明腾讯288元/个只是人脸检测SDK???????笔者经过统计，发现提供离线人脸SDK的公司相比提供云服务API的公司要少很多。另外，商业公司的离线人脸识别SDK一般价格比较贵。不过，视觉开放平台却有提供免费、离线的人脸识别SDK。它不仅支持商用、拥有多个平台版本，而且还提供了非常齐全的文档。

人脸识别访客系统人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终服务于特征提取的过程系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，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校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。人脸图像匹配与识别提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。14年人脸识别系统工程施工经验，如果您对人脸识别系统系统工程有任何疑问或需求，请致电或在线咨询！也可到我们的官网留言咨询、官网：、我们7-24小时为您服务。。

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NIST把中国和俄罗斯供应商的算法排名置于其他供应商之上，表明中俄人脸识别准确度世界领先人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分百生物体个体。人脸识别技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。“现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，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。人脸识别技术还存在着诸多的挑战性问题需要解决。”比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生微小变化，系统可能就会认证失败。如今，保守估计，人脸识别技术准内确率能达到95%，但没有达到100%。同时，对于双胞胎，由于相似特征太多，人脸识别基本不可能完成。14年人脸识别系统工程施工经验，如果您对人脸识别系统系统工程有任何疑问或需求，请致电或在线咨询！也可到我们的官网留言咨询、官网：、我们7-24小时为您服务。