人臉實(shí)別系統(tǒng)廣泛采用區(qū)域特征分析算法，融合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型，具有廣闊的發(fā)展前景。
人臉識別門禁系統(tǒng)主要通過攝像頭采集人臉信息,與后臺龐大的人臉模板對比,確認(rèn)是社區(qū)或樓層住戶就可以自由通行。如此一來,即便是出門忘帶磁卡、指紋變形、忘記密碼,也不會被攔在小區(qū)大門處,“刷臉”出入,安全衛(wèi)生。

人臉圖像特征提取：人臉識別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分 量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉識別系統(tǒng)是人臉識別技術(shù)在生物特征識別領(lǐng)域的應(yīng)用，旨在將人臉圖像作為一種可以標(biāo)識的生物特征進(jìn)行編碼與鑒別，目前較為廣泛的應(yīng)用于安防領(lǐng)域。由于云臺攝像頭的可控旋轉(zhuǎn)特性，基于云臺攝像頭的人臉識別系統(tǒng)可以應(yīng)用于公共區(qū)域的跟蹤或教室的等。

人臉識別(Face Recognition)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的生物特征識別技術(shù)，同其它的生物特征識別技術(shù)(如指紋識別、步態(tài)識別和虹膜識別)相比，人臉識別具有簡便性、非接觸性和不侵犯個(gè)人隱私等特的優(yōu)點(diǎn)，這使得在近年來，人臉識別受到越來越多研究者的關(guān)注，特別是主成分分析方法(Principle Component Analysis, PCA)和線性鑒別方法(Linear Discriminant Analysis, LDA)在人臉識別中的應(yīng)用之后，人臉識別在日常生活應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，如出入境檢查、門禁系統(tǒng)、安檢以及機(jī)場的安檢等方面。
公司擁有一支強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì),技術(shù)人員來自國內(nèi)、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學(xué)，德國漢堡工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
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