鼎林工贸在工程机械建筑机械行业市场占有主导的地位，为满足广大需求群体对人脸识别系统的需求，我司与时俱进不断更新产品，以适应市场的发展需求。凭借可靠的可靠技术，有品质的产品质量，实惠的性价比，产品销售于宁夏;内蒙古乌海;陕西榆林;甘肃平凉、庆阳、武威、张掖等地。对我司提供的人脸识别系统感兴趣的客户，欢迎拨打销售电话咨询、订购。

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人脸自动识别系统作为一种重要的个人身份鉴别方法，早用于罪犯照片管理和刑侦破案，现在这种技术在安全系统和商贸系统中都有很多的应用。

与其他身份鉴别方法相比，人脸识别具有直接、友好、方便和鲁棒性强等优点。其应用领域逐步推向日常生活的各个领域，一方面明显地提高了工作效率，另一方面，也具有极高的安全性和可靠性，其应用前景非常广阔。

人脸识别技术的主要用途

一般来说人脸识别技术在日常生活中主要是有两种用途，一是用来验证“你是不是某某某”，这是1：1的人脸验证。也就是说我们先告诉人脸识别系统，我是张三，然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。二是让系统自动识别出来“我是谁”。系统采集了我的一张照片之后，从数万人的，或者是数百万人的库里面自动找出来我是谁。

这是两种完全不同的人脸识别的这两种应用。

人脸识别技术发展到今天，第一种用途——1：1的人脸验证，目前在可控的环境下，已经基本上达到了可使用的地步；而第二种这种动态识别，让系统自动识别出“我是谁”，还有很长的路要走，现在的技术还没有达到这个实际应用的需求。

人脸识别技术在金融领域的应用

刷脸办卡、远程贷款、自主开户、刷脸支付······随着人脸识别技术在金融行业的风起，越来越多的商业化应用也浮出水面。不仅仅是蚂蚁金服、微众银行等新兴互联网金融机构，传统金融机构如国有商行、证券、保险等均纷纷布局人脸识别技术。

基本上，人脸识别技术在金融领域有三大应用方向：自助终端、柜面系统、移动金融和营销。”

人脸识别初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。

1991年，特征脸（Eigenface）算法被应用在人脸识别，实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇（Sirovich）提出，再由麻省理工学院（MIT）"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰（Alex Pentland）发扬光大，彭特兰在2012年被《福布斯》评为"7个强数据科学家之一"，获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。

2000年以后，NIST研究院又在FERET项目基础上做了延伸，先后发起两个新项目FRVT和FRGC，FRVT是评估技术可用性，测试算法系统性能，为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC则是面向市场上的公司和团队，联合其他部门的定制化需求，发布竞标比赛，FRVT负责对接评估，帮助不同部门人脸识别系统的个性化要求。

2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhone X发布人脸解锁功能，一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。

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人脸识别基础知识介绍：

人脸识别技术中被广泛采用的区域特征分析算法，它融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征模板。利用已建成的人脸特征模板与被测者的人的面像进行特征分析，根据分析的结果来给出一个相似值。通过这个相似值即可确定是否为同一人。

人脸识别如何对比：

人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对象作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指：从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。

人脸的建模与检索：

可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将指定的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，将根据所比对的相似值列出较为相似的人员列表。

人脸识别的优势：

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。所谓自然性，是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜/视网膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

人脸识别闸机：

人脸识别闸机是由两个部分组成：人脸识别闸机头以及闸机。人脸识别闸机与单独使用的闸机不同的地方是，除了可以刷卡、二维码开闸之外，还可以做人脸识别（刷脸）开闸。

注意：人脸识别闸机在安装的时候要注意不要强光对射，如果人脸识别闸机在安装的时候，后期遇到强光，在扫描人脸的时候会有些误差。人脸识别闸机的识别距离一般在0.5-5米之间。门道佰分佰可以提供各种闸机维修解决方案。

长期以来，宁夏鼎林工贸有限公司一直以谦虚的态度，优良的产品，合理的价格，过硬的技术和有效的售后服务在工程机械建筑机械行业默默耕耘，深得广大需求群体的信赖和业界同仁的赞许，并取得了不凡的业绩。鼎林工贸提供的人脸识别系统，价格优惠，产品质量高，服务良好，通过批发的销售方式，人脸识别系统好销售宁夏;内蒙古乌海;陕西榆林;甘肃平凉、庆阳、武威、张掖，并在宁夏回族自治区省市都占有相当的市场份额。

人脸识别闸机是利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。 而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为di一人脸，存储的为第二人脸，如果di一人脸图像与第二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存di一人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。

由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些生理特征可以准确地识别每个人的身份。

随着计算机技术的迅速发展，人们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹（视网膜）识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用。

人脸检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸等方法。参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值来判断是否存在人脸；人脸具有的结构分布特征，人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸；样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通过对人脸样本集和非人脸样本集的学习产生分类器；肤色模型依据人脸肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸将所有人脸集合视为一个人脸子空间，基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在人脸。

正常来说，人脸识别闸机在安装的时候要注意不要强光对射，如果人脸识别闸机在安装的时候，后期遇到强光，在扫描人脸的时候会有些误差。人脸识别闸机的识别距离一般在0.5-5米之间，所以不会影响到通行的效率，能够提供各方面的人脸识别闸机的解决方案。

凭借自己丰富的行业经验和发展眼光，团队精诚合作，鼎林工贸始终坚持“以人为本、诚信守约、创新革新、用心服务”的经营理念，竭诚为广大需求群体做好每一项服务，让客户充分享受到鼎林工贸技术服务的诚信、方便、快捷以及人脸识别系统的稳定、可靠。我厂位于友爱街立达建材城10栋101,134，欢迎各界朋友光临指导，参观考察和业务洽谈。