人臉識別批發性價比出眾,南北德信門業

人臉自動對焦和笑臉快門技術：首先是面部捕1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1捉。然后以人臉為焦點進行自動對焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。 　笑臉快門技術就是在人臉識別的基礎上，完成了面部捕1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1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。

人臉識別技術要取得進步，這得從它的幾大關鍵技術點上尋求突破，人臉識別的幾大關鍵技術包括：

　　基于特征的人臉檢測技術——通過采用顏色、輪廓、紋理、結構或者直方圖特征等進行人臉檢測。

　　基于模板匹配人臉檢測技術——從數據庫當中提取人臉模板，接著采取一定模板匹配策略，使抓取人臉圖像與從模板庫提取圖片相匹配，由相關性的高低和所匹配的模板大小確定人臉大小以及位置信息。

穩定性強:人臉識別服務已成功應用于微眾銀行、天天P圖等眾多實際場景中，經過海量用戶和復雜場景的驗證，服務運行穩定，魯棒性強，能夠為用戶提供可靠的識別體驗。

算法領1先:基于高維 LBP、PCA、LDA 聯合貝葉斯、度量學習、遷移學習、深度神經網絡等全1面的算法，并根據每種場景，訓練優化模型，達到低時延。