人脸识别
通过出入口的信息采集、实时人脸抓拍识别和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对小区实现固定人员刷脸通行，人脸识别系统公司，访客人员登记后刷脸通行或刷身份1证人证比对成功后通行，照片人脸识别，人脸识别系统厂家，解决固定人员通行时需要或遗忘密码的问题，人证比对失败人员则需要小区管理人员确认后手工放行。
人脸识别通道管理系统能大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性，人脸识别器，大程度上降低通过身份冒充而进入某种场所进行不法犯1罪活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现有及潜在的技术漏洞、隐患和风险。
人脸识别（Face Recognition）实现了图像或视频中人脸的检测、分析和比对，智能人脸识别系统，包括人脸检测定位、人脸属性识别和人脸比对等独立服务模块，可为开发者和企业提供的在线API服务，应用于人脸AR、人脸识别和认证、大规模人脸检索、照片管理等各种场景。
人脸特征点定位
功能：提取图像中的人脸五官关键点，输出关键点位置信息。
优势：可毫秒级识别人脸105个关键点定位(眉毛24点，眼睛32点，鼻子6点，嘴巴34点，外轮廓9点)。
应用场景：可为人脸美化/美妆、人脸认证、检索、3D人脸等功能提供基础信息。
人脸配准
“人脸配准（Face Alignment）”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。
人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，芜湖人脸识别，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。
当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。
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