鼎林工贸拥有着自己的销售网络和技术支持服务体系，产品不但好销售宁夏回族自治区，而且远销宁夏;内蒙古乌海;陕西榆林;甘肃平凉、庆阳、武威、张掖。自2016-11-08以来，公司就开始逐步开拓国内市场，人脸识别系统的性能超群受到国内外客户的广泛信赖和长久支持。本司凭借多年的生产及开发经验以及对工程机械建筑机械生产质量的严格管理，竭诚为您提供更方便的、更和更实用的人脸识别系统产品。

固原人脸识别系统配方-宁夏回族自治区人脸识别系统供应商。

人脸识别发展加快一方面来自于我国智能化社会建设的发展需求，另一方面来自于人脸识别技术的快速发展。尤其是近年来人工智能化的浪潮下，人脸识别行业受到了资本的青睐，为人脸识别技术的发展提供了重大机遇。根据SooPat数据显示，近年来我国人脸识别行业相关专利申请数量不断提高。

2018年，我国人脸识别行业专利申请量为3487项，较2017年略有提升，专利公开数量为5200项，同比增长93%。2019年1-2月，我国人脸识别专利公开量已经达到1174项，超过2014年全年水平。

四、我国人脸识别技术应用现状分析

2014年是我国人脸识别技术的转折点，使人脸识别技术从理论走向了应用，2018-2020年则是人脸识别技术应用的重要节点，"刷脸"时代正式到来。

目前，从我国人脸识别技术应用来看，主要集中在三大领域：考勤门禁、安防以及金融。

从具体应用来看，主要包含了公共安全领域的刑侦追逃、罪犯识别以及边防安全等；信息安全领域的政府职能领域的电子政务、户籍管理、社会福利和保险；商业企业领域的电子商务、电子货币和支付、考勤、市场营销；场所进出领域的军事机要部门、金融机构的门禁控制和进出管理等。

鼎林工贸在安防通信行业具有良好的形象，主营贸易的人脸识别系统主要具有防护的用途，在宁夏回族自治区颇为抢手。追求产品个性化、使用方便化、服务人性化是全体鼎林工贸员工的工作目标，每款人脸识别系统的推出都经反复试验和改进，不断提高质量，使产品更符合当地客户的要求，保障需求群体在使用中获得更大利益。

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面部是人体的标识，每个人都有着的面部特征。通过一个人的面部可以识别出其身份，不过双胞胎可能有点困难。那么什么是面部识别系统？简单来说，面部识别系统是一种通过人的面部轮廓比较和分析来从数字图像或视频源中识别人的身份的技术。人脸识别已经成为深度学习的重要方向。

学习基础

建立一个自己的人脸识别系统需要用到深度学习技术，所以对于深度学习你要知道单元，填充，前向传播，反向传播，过拟合，Droupout，Flatten，Python语法和数据结构，Keras库等。

建立模型

构建人脸识别模型的方法有很多，简单的可以直接用python调用dlib人脸识别库，还可以使用简单的卷积神经网络（CNN）模型来训练模型，本次给大家提供一个通过CNN训练的简单示例。

识别原理

在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类常用于分析视觉图像。卷积网络受到生物过程的启发，因为神经元之间的连接模式类似于动物视觉皮层的组织。在图像识别中，给定输入图像，CNN模型应用各种滤波器识别图像中的边缘部分以便检测给定图像中的目标。

为了理解人脸识别算法工作原理，我们首先来了解一下特征向量的概念。（译者注：此处的特征向量指机器学习的概念，不同于矩阵理论。）

每个机器学习算法都会将数据集作为输入，并从中学习经验。算法会遍历数据并识别数据中的模式。例如，假定我们希望识别指定图片中人物的脸，很多物体是可以看作模式的：

脸部的长度/宽度。

由于图片比例会被调整，长度和高度可能并不可靠。然而，在放缩图片后，比例是保持不变的——脸部长度和宽度的比例不会改变。

脸部肤色。

脸上局部细节的宽度，如嘴，鼻子等。

显而易见，此时存在一个模式——不同的脸有不同的维度，相似的脸有相似的维度。有挑战性的是需要将特定的脸转为数字，因为机器学习算法只能理解数字。表示一张脸的数字（或训练集中的一个元素）可以称为特征向量。一个特征向量包括特定顺序的各种数字。

举一个简单的例子，我们可以将一张脸映射到一个特征向量上。特征向量由不同的特征组成，如：

脸的长度（cm）

脸的宽度（cm）

脸的平均肤色（R，G，B）

唇部宽度（cm）

鼻子长度（cm）

当给定一个图片时，我们可以标注不同的特征并将其转化为如下的特征向量：

鼎林工贸在工程机械建筑机械行业为满足社会需求的同时，会以可靠的技术优势，务实创新的开拓精神，向着成为中国安防通信产业巨人的奋斗目标持续发展。宁夏鼎林工贸有限公司将进一步让人脸识别系统更多元化、高质量，满足需求群体的更高要求。公司位于友爱街立达建材城10栋101,134，愿与广大朋友携手共创美好的明天。