人臉識別廠家詢問報價「多圖」

人臉識別技術這些年已經發生了重大的變化。傳統方法依賴于人工設計的特征（比如邊和紋理描述量）與機器學習技術（比如主成分分析、線性判別分析或支持向量機）的組合。人工設計在無約束環境中對不同變化情況穩健的特征是很困難的，這使得過去的研究者側重研究針對每種變化類型的專用方法，比如能應對不同年齡的方法、能應對不同姿勢的方法、能應對不同光照條件的方法等。

近段時間，傳統的人臉識別方法已經被基于卷積神經網絡（CNN）的深度學習方法接替。深度學習方法的主要優勢是它們可用非常大型的數據集進行訓練，從而學習到表征這些數據的蕞佳特征。網絡上可用的大量自然人臉圖像已讓研究者可收集到大規模的人臉數據集，這些圖像包含了真實世界中的各種變化情況。使用這些數據集訓練的基于 CNN 的人臉識別方法已經實現了非常高的準確度，因為它們能夠學到人臉圖像中穩健的特征，從而能夠應對在訓練過程中使用的人臉圖像所呈現出的真實世界變化情況。

此外，深度學習方法在計算機視覺方面的不斷普及也在加速人臉識別研究的發展，因為 CNN 也正被用于解決許多其它計算機視覺任務，比如目標檢測和識別、分割、光學字符識別、面部表情分析、年齡估計等。

?人臉識別技術應用概況

2014年是我國人臉識別技術的轉折點，使人臉識別技術從理論走向了應用，2018年則是人臉識別技術全方面應用的重要節點，"刷臉"時代正式到來。

目前，從我國人臉識別技術應用來看，主要集中在三大領域：考勤門禁、安防以及金融。

從具體應用來看，主要包含了公共安全領域的刑偵追逃、罪犯識別以及邊防安全等；信息安全領域的政府職能領域的電子政務、戶籍管理、社會福利和保險；商業企業領域的電子商務、電子貨幣和支付、考勤、市場營銷；場所進出領域的軍事機要部門、金融機構的門禁控制和進出管理等。

人臉識別門禁的作用

社區人口集中，人員收支情況復雜，既有親朋好友、快遞外賣，也有陌生人。因為人多，辦理人員精力問題，收支口辦理作業一向不大理想，再加上磁卡丟掉、暗碼泄露、指紋被盜等問題得不到有用處理，不少非1法分子趁機潛入，導致社區內安全事情頻發。

人臉辨認門禁體系，結合人臉辨認、人臉對比、物聯網等技能完成身份穿插驗證，幫忙社區辦理人員準確用戶身份。據了解，因為人臉的直觀性和不易被仿1制的特性，人臉辨認門禁體系可以有用阻攔陌生人隨意進出社區，盡可能下降社區安全事故發作的頻率，強化社區安防體系。

跟著人臉辨認技能的飛速發展，人臉辨認門禁的優化更進一步。現在人臉辨認技能的辨認率已不受化裝技能、人像相片、面具模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑仗偽裝進入社區大門難如登天。