廊坊施工電梯人臉識別
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建筑施工工地電纜被盜是一個令人頭疼的老問題，公司利用生產樓層呼叫器的無線技術優勢，成功解決了該技術難題，令竊賊無從下手。
人臉識別：業界*
1、識別率更高
比以色列face.com 人臉識別系統準確率高 25%比國內某知名人臉識別商用系統準確率高55%
2、識別速度更快
單臺服務器每秒可完成1500 萬次人臉比對在移動終端上人臉檢測幀率是 Google 的 3 倍
3、對人臉容忍度更高
人臉姿態變化30 度內可識別，60 度內可檢測人臉大小低50 像素可識別，28 像素可檢測
4、在海量（百萬級以上）人臉庫應用場景下，人臉識別準確率高達 92%
識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內，依舊可以保持 90%以上的識別準確率。
人臉識別系統通常由以下構建模塊組成：
人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標。如圖 3a 所示。
人臉對齊。人臉對齊的目標是使用一組位于圖像中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點，在簡單的 2D 對齊情況中，即為尋找適合參考點的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊后的人臉圖像。更復雜的 3D 對齊算法(如 [16])還能實現人臉正面化，即將人臉的姿勢調整到正面向前。
人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板(template)。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應該映射到相似的特征向量。
人臉匹配。在人臉匹配構建模塊中，兩個模板會進行比較，從而得到一個相似度分數，該分數給出了兩者屬于同一個主體的可能性。
功能模塊：
人臉捕獲與跟蹤
人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術，當*的人像在攝像頭拍攝的范圍內移動時自動地對其進行跟蹤。
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