全球快消息！人脸识别主要看什么，平安普惠的人脸识别过程中主要识别哪些

本文目录一览1，平安普惠的人脸识别过程中主要识别哪些2，购买一款人脸识别闸机主要是看哪些参数3，谁知道人脸识别的关键点是什么4，人脸识别看的是身份证的第几张照片5，人脸识别主要应用在哪些方面6，人脸识别主要依据人脸的哪些特征7，人脸识别技术的核心是什么8，高速路人脸识别主要查什么9，人脸识别的主要功能是什么10，人脸识别主要识别哪里呢11，人脸识别是什么12，最近常听人说起人脸识别到底什么是人脸识别技术1，平安普惠的人脸识别过程中主要识别哪些

平安普惠的人脸识别过程包括五个方面，分别是数据采集、人脸检测、五官定位、人脸预处理、特征提取。

(相关资料图)

你好，平安普惠是互联网贷款公司，贷款流程是比较安全的，在用手机app贷款的时候，是要做人脸识别的，这就想才能通过个人信用的审核。

2，购买一款人脸识别闸机主要是看哪些参数

人脸识别闸机主要是要看识别率、识别速度、适应性等参数。比如云脉的人脸识别闸机，识别错误率=低于3.33%，速度大概在一秒内可完成识别这样。

3，谁知道人脸识别的关键点是什么

眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）以及虹膜、视网膜的差异

你好！你录人脸的时候最好上下左右的晃动...这样录进去的资料精确度才高仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

五官。

画龙点睛。

4，人脸识别看的是身份证的第几张照片

人脸识别看的是身份证采集的那张照片，采集第几张就是第几张。通过身份证读取设备，采集人脸图像信息，从而进行人脸身份识别。所以人脸识别看的是身份证的采集的那张照片，不分第几张。

5，人脸识别主要应用在哪些方面

贷款最多

智慧家居:家庭 别墅 门禁 家庭安防智慧门店:KTV 酒店 餐厅 服装店身份识别检测:银行 信访局 监狱 公安局 车站智慧社区:小区 企业园区 景区 车库 学校智慧交通:交通违停抓拍，车辆信息识别网络身份验证:婚恋交通 投资理财居家养老:养老院 医院 社区看人监控天网:车站 地铁 街头广场

人脸识别可以应用的领域有很多，如公司人脸考勤打卡，银行取款、公安安防等等，这些领域里以公安安防领域技术要求为最高，视觉伟业就专注于做公安安防领域的，和长沙公安局有长期合作关系。

银行，门禁，门锁，考勤，手机解锁，电脑登录，人脸支付等等，浙江奇谷科技这方面就做的不错

6，人脸识别主要依据人脸的哪些特征

人脸关键点检测可以精确定位面部的关键区域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴，脸部轮廓等。支持一定程度遮挡以及多角度人脸。使用关键点检测技术，可以精确定位人脸美化局部，还可以实现表情交互。

7，人脸识别技术的核心是什么

从人脸识别各类技术指标上看，目前国内市面上的人脸识别厂商水平貌似不相上下，然而算法的成熟度和稳定性却是难以衡量的。天诚盛业的人脸识别算法历时8年研发，历经民生银行、交通银行等全国级、大规模项目应用考验，具有极强的鲁棒性。不仅支持近红外和可见光两种识别方式，还可以根据不同的应用场景、使用渠道设定不同安全级别；人脸算法独创动态模板融合专利技术，具有自学习功能，可以有效解决年龄、胖瘦等“时空”问题，更精准的识别和验证人脸信息，提高通过率。

人脸识别核心算法包括检测定位、建模、纹理变换、表情变换、模型统计训练、识别匹配等关键步骤，其中最关键的技术包括两部分：人脸检测（face detect）和人脸识别（face identification）。 　　 检测技术核心称为：迭代动态局部特征分析(sdlfa)，它是以国际通用的局域特征分析（lfa）和动态局域特征分析（dlfa）为基础，并且针对现实业务场景进行了全面的算法增强及结果优化，识别技术核心称为：实时面部特征匹配（rffm），其识别特征数据紧凑，特征算法准确高效，是国际国内独创性的识别技术。

8，高速路人脸识别主要查什么

高速公路上的监控拍照，主要是智能交通监控系统，可直观地监控交通肇事逃逸车辆逃逸方向。智能监控系统主要安装在交通流量大、车速快的主要干道或红绿灯控制的主要路口，对交通死亡逃逸事故多发在主要道路形成有力的追踪作用，协助民警确定逃逸车辆逃跑方向及可能藏匿地点。高速公路超速拍照和违章拍照主要针对高速公路上超速、低速、区间测速、大货车长期占用超车道、大车违法占道、非紧急情况占用应急车道行驶、未系安全带、驾车接拔手持电话、压线行驶、违返禁令标志指示、客车和运载危险品车辆不按规定时间行驶等违法行为进行监控抓拍。【拓展资料】高速公路监控系统可以实时地采集变化着的道路交通状态，包括交通信息、气象信息及交通异常事件信息等。包括对交通运行状态正常与否的判断、交通异常事件严重程度的确认、交通异常状态的预测。对已经发生或可能发生的异常事件处置方案的确定等。还有对高速公路下正在行驶着的驾驶人员提供道路交通状况信息。对行驶车辆发出限制、劝诱、建议性指令，对交通事故和其他异常事件的处理部门提供处置指令，对信息媒体或社会提供更广泛应用的高速公路交通信息。那监控拍照不会拍到超速违章。因为那个一般是日常记录用的，最常见的比如收费站处的拍照，每辆经过的车辆都会被拍照以做记录。违章拍照需要违章行为动作除非传感器，才能启动拍照。高速公路 的这些和平常所见没什么区别。在小区门口，商店门口等有很多摄像头都是监控摄像头，只不过这些是连续摄像的，不管在它前面走过的人有没有违法行为，都会被拍下来。这也为治安提供帮助，比如可以根据这个查找破案线索。违章拍照，不仅在高速有，市里的道路都会有，车辆正常行驶，是不会被拍照的，只有违章时才会拍下来。

9，人脸识别的主要功能是什么

人脸捕获与跟踪功能： 人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。人脸识别比对： 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像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，最终将根据所比对的相似值列出最相似的人员列表。真人鉴别功能： 系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。图像质量检测： 图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。

视频认证呗。。。。是你脸就能进系统。。。。。=。=

10，人脸识别主要识别哪里呢

以下主要解释了人脸识别的常见识别问题：面部识别经常匹配出错？ 尽管新闻媒体报道了错误识别的影响，但面部识别系统并不能决定一个人的身份。面部识别只是执法部门用来协助识别有关人员的另一种工具。今天，法院不认为搜索结果是证据，搜索只作为另一种调查工具，可能提供价值，也可能不提供价值。如何选择一个面部识别软件解决方案合作伙伴 面部识别被认为是所有生物识别测量中最自然的一种。我们通过看自己的脸来识别自己，而不是通过看指纹或虹膜。在选择面部识别合作伙伴时，请牢记以下问题。独立的面部识别系统与完整的系统之间有什么区别？ 市场上有许多独立的面部识别引擎。但它们的缺点是需要相当多的时间和精力来集成到生产系统中。所选择的面部识别系统应该很容易与现有的任何VMS系统整合。另外，面部识别系统应该作为一个完整的集成平台，支持视频记录、访问控制和火灾报警集成功能。面部识别系统在执行宣传的识别率方面有哪些照明要求？ 面部识别系统需要一个摄像头来检测人脸并捕捉快照。该快照必须是高质量的，以便系统能够准确地将其与已经存储在数据库中的人脸图像进行比较。尽管许多因素决定了快照的质量，但照明尤其重要。大多数系统挑战是由于场景太暗、太亮、背光或易受光线条件变化的影响。确保所选的面部识别能够处理不同的照明条件，并且相机有内置功能来改善图像。伪装能通过人脸识别吗？伪装来自未知来源的通信并冒充可信来源的行为，有时候可以获得目标的个人信息并绕过访问控制。对面部识别系统的欺骗性攻击是试图通过使用照片、视频或不同的替代品来替代授权人的面部，从而获得访问权。必须检测安全漏洞的企图，以确保系统不会根据照片来验证人。反欺骗检测可以在每个摄像头上独立运行以产生结果。

11，人脸识别是什么

人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它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生物体个体。 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 生物特征识别技术所研究的生物特征包括人脸、指纹、手掌纹、掌型、虹膜、视网膜、静脉、声音(语音)、体形、红外温谱、耳型、气味、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字、步态)等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、静脉识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。几何特征的人脸识别方法 几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。基于特征脸(PCA)的人脸识别方法 特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以转成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。神经网络的人脸识别方法 神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。弹性图匹配的人脸识别方法 弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法 心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。支持向量机(SVM) 的人脸识别方法 近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，核函数的取法没有统一的理论。人脸识别新技术 传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们最熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但目前这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。 最近迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。数码相机人脸自动对焦和笑脸快门技术 首先是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。

12，最近常听人说起人脸识别到底什么是人脸识别技术

什么是人脸识别 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 人脸识别概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它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生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 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。 不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 人脸识别的困难 虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是： 第一，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的； 第二，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。 在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。 人脸识别的技术细节 一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。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。 人脸识别的算法种类 基于人脸部件的多特征识别算法(mmp-pca recognition algorithms)。 基于人脸特征点的识别算法（feature-based recognition algorithms）。 基于整幅人脸图像的识别算法（appearance-based recognition algorithms）。 基于模板的识别算法（template-based recognition algorithms）。 利用神经网络进行识别的算法（recognition algorithms using neural network）。 人脸识别的应用 人脸识别的应用主要有： ·公安刑侦破案：通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。 ·门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。 ·摄像监视系统：例如在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。 ·网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。 人脸识别软件 人脸识别软件顺应当前的要求，慢慢走上了历史的舞台。knowu (基于视频的人脸识别系统), 是当前不多的人脸识别软件中具有代表性的一款，它是由个人开发编写的，并且随着版本的升级，逐渐具有了商业开发的色彩，在网上已经免费发布试用了。 人脸识别系统 脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、 人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来防登记等等。

最 近人脸 识别技 术 是 挺 火 的， 很多 之 前 并 不 是做 视 觉技 术的 公司也都 在布局 人脸识 别领 域。 简单来说人 脸识别 就 是 通过 摄像 头采 集人脸 图 像 ， 根据人脸 的轮 廓 、 五官 位 置 、 关 键 点等， 来 确 定 身 份 的 一种 生物识别 技 术。 现 在的 人脸识别 技术不 光是 静态识别 ， 比如Fa ce+ + 的3 D 姿态活 体 检测 ， 需 要识 别 人面 部做 出 一些眨眼 、 转头 等动作， 综 合判断 你 的 身份， 以防 他人用照片 来冒 充 你 。

什么是人脸识别 人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。 人脸识别概述 广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它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生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。 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。 不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。 人脸识别的困难 虽然人脸识别有很多其他识别无法比拟的优点，但是它本身也存在许多困难。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一。人脸识别的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。人脸在视觉上的特点是： 第一，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的； 第二，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。 在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。 人脸识别的技术细节 一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。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。 人脸识别的算法种类 基于人脸部件的多特征识别算法(mmp-pca recognition algorithms)。 基于人脸特征点的识别算法（feature-based recognition algorithms）。 基于整幅人脸图像的识别算法（appearance-based recognition algorithms）。 基于模板的识别算法（template-based recognition algorithms）。 利用神经网络进行识别的算法（recognition algorithms using neural network）。 人脸识别的应用 人脸识别的应用主要有： ·公安刑侦破案：通过查询目标人像数据寻找数据库中是否存在重点人口基本信息。例如在机场或车站安装系统以抓捕在逃案犯。 ·门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。 ·摄像监视系统：例如在机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。 ·网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。 人脸识别软件 人脸识别软件顺应当前的要求，慢慢走上了历史的舞台。knowu (基于视频的人脸识别系统), 是当前不多的人脸识别软件中具有代表性的一款，它是由个人开发编写的，并且随着版本的升级，逐渐具有了商业开发的色彩，在网上已经免费发布试用了。 人脸识别系统 脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。人脸因具有不可复制、采集方便、不需要被拍者的配合而深受欢迎。人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、 人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来防登记等等。

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