先进的特征提取算法
采用独特的自适应的分层特征学习算法，再现系统能针对任意的识别任务通过学习自动生成*优的特征提取，从而不断增加新的检索特征，具有其他系统无法比拟的自学习性和可扩展性。
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、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统、人脸识别RFID智能通关系统、人脸识别公安罪犯追逃智能报警系统等等。
系统构成：
系统分为服务器端和客户端，服务器端由多台视频智能分析服务器和视频检索管理服务器组成，视频智能分析服务器通过网络从流媒体转发服务器获取视频或图片，由视频智能分析算法进行特征信息的提取，目前主要提供针对人和车辆的相关特征信息的分析与提取，具体包含：
1.人
包括长相、年龄、性别、衣服颜色、裤子颜色、是否戴眼镜、是否留胡子等
2.车
包括车牌、车身颜色、车标、车型等
视频检索管理服务器主要负责与客户端的交互、特性信息数据库的管理以及特征信息的搜索。
产品一经推出，以其出色稳定的性能、经济实惠的价格受到新老客户的一致**。
人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出*佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
工地门禁人脸识别,施工工地管理系统
实名制管理的主要内容是让每个施工现场人员都做到：个人身份证明、个人执业注册证或上岗证件、个人工作业绩、个人劳动合同或聘用合同、个人历史录用情况、依法登记的其他有关个人身份基本信息情况，保证名副其实、人证相符、身份确凿、信息真实。
施工电梯指纹识别系统简介
施工升降机已经成为建筑工程必不可少的设备之一，近年来施工升降机事故时有发生，究其原因，管理不到位、缺乏科学性，是造成施工升降机事故的根本原因。
该产品集人脸识别、指纹识别、密码于一体，功能强大适合于不同场景和多种需求，在操作使用上极其简单方便，安装快捷简单，略懂电工知识便可轻松搞定。
问：人脸识别技术小知识？
答：人脸识别技术是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。这一系列相关技术，通常也称为肖像识别技术，采用摄像机采集包含人脸的图像，并自动检测和跟踪图像中的人脸，从而对检测到的人脸进行人脸检测比较。传统的人脸识别技术主要基于可见光图像，这也是一种常见的识别方法。简单说，这是一个让电脑认出你的过程。
人脸识别技术主要是基于人脸图像特征的提取和比较。面部识别系统搜索提取的面部图像的特征数据并将其与存储在数据库中的特征模板进行匹配，并且当人脸与输入的信息吻合时输出匹配结果。
将待识别的人脸特征与获取的人脸特征模板进行比较，根据人脸识别技术判断人脸的身份信息。该过程分为两种类型:一种是确认，即一对一的图像比较过程，另一种是识别，即一对多的图像匹配和比较过程。
理论的面部识别具体包含搭建人脸识别技术的一连串有关技术性，包含面部图象收集、面部精准定位、面部识别归一化处理、真实身份确定及其真实身份搜索等；而范畴的面部识别专指根据面部开展真实身份确定或是真实身份搜索的技术性或系统软件。
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