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。

吴忠人脸识别系统地面-供应银川市优良的人脸识别系统。

首先，人脸识别应用的广泛领域便是安防行业，不仅给整个安防行业注入了新的生命活力，也进一步开拓了新的发展市场。作为安防市场未来的发展方向的智能视频分析，其中重要的技术就是人脸识别。

其二，我国的三维测量技术近年来发展形势较好，而现今3D人脸识别算法正对2D投影的缺陷做了补充，此外对于其中的传统难点，包括人脸旋转、遮挡、相似度等在内的都有了很好的应对，这也成为了人脸识别技术的另一个为重要的发展路线之一。

其三，大数据深度学习进一步提升了人脸识别的精确度，这也为2D人脸识别的应用作了的突破，将其应用于互联网金融行业当中，能够快速普及金融级应用。

其四，人脸识别技术由于其便利性、安全性，可在智能家居中用作门禁系统以及鉴权系统，因此智能家居与人脸识别技术的融合是未来发展的方向。智能家居中的人脸识别系统是结合嵌入式操作系统和嵌入式硬件平台建立的，加强了人脸识别技术与智能家居应用的结合度，具有概念新、实用性强等特点。

其五，人脸识别技术是未来基于大数据领域的重要发展方向。现如今公安部门都引入了大数据，这也弥补了传统技术的难点，通过人脸识别技术使得这些照片数据再度存储利用，能够大大提升公安信息化的管理和统筹，这将成为未来人脸识别的主要发展趋势

人脸自动识别系统作为一种重要的个人身份鉴别方法，早用于罪犯照片管理和刑侦破案，现在这种技术在安全系统和商贸系统中都有很多的应用。

与其他身份鉴别方法相比，人脸识别具有直接、友好、方便和鲁棒性强等优点。其应用领域逐步推向日常生活的各个领域，一方面明显地提高了工作效率，另一方面，也具有极高的安全性和可靠性，其应用前景非常广阔。

人脸识别技术的主要用途

一般来说人脸识别技术在日常生活中主要是有两种用途，一是用来验证“你是不是某某某”，这是1：1的人脸验证。也就是说我们先告诉人脸识别系统，我是张三，然后用来验证站在机器面前的“我”到底是不是张三。二是让系统自动识别出来“我是谁”。系统采集了我的一张照片之后，从数万人的，或者是数百万人的库里面自动找出来我是谁。

这是两种完全不同的人脸识别的这两种应用。

人脸识别技术发展到今天，第一种用途——1：1的人脸验证，目前在可控的环境下，已经基本上达到了可使用的地步；而第二种这种动态识别，让系统自动识别出“我是谁”，还有很长的路要走，现在的技术还没有达到这个实际应用的需求。

人脸识别技术在金融领域的应用

刷脸办卡、远程贷款、自主开户、刷脸支付······随着人脸识别技术在金融行业的风起，越来越多的商业化应用也浮出水面。不仅仅是蚂蚁金服、微众银行等新兴互联网金融机构，传统金融机构如国有商行、证券、保险等均纷纷布局人脸识别技术。

基本上，人脸识别技术在金融领域有三大应用方向：自助终端、柜面系统、移动金融和营销。”

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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。

由鼎林工贸主营的安防通信产品——人脸识别系统，是一款等级为优等品的可靠实用的产品，产品销售于宁夏;内蒙古乌海;陕西榆林;甘肃平凉、庆阳、武威、张掖，主要是通过批发的方式进行销售的。几年来，经过公司团队的齐心协力下，使公司产品在银川市市场中的销售份额逐年递增，由于人脸识别系统的不断设计推新，在同行竞争中也享有的销售优势。多层的价格、积极的售后服务取得了需求群体的良好口碑。

人脸图像采集技术

在出入口控制、视频监控等安防领域中，人脸识别的环境是复杂多样的，各种光照条件会直接影响人脸图像的采集效果。因此有效的ISP图像采集技术是保证后续人脸识别效果的必要前提。以海思为代表的安防芯片厂家，在视频监控领域积累了多年的ISP图像处理经验，在各种逆光、低照、动态范围较大的场景下，都能较好地获取清晰的人脸画面。以索尼为代表的图像传感器厂家，以宇瞳为代表的镜头厂家，也提供了高质量的图像传感器和镜头方案，配合芯片ISP算法，保证了人脸图像的有效采集。此外，针对人脸等特殊目标，设计专门的人脸曝光算法，也是一个重要的技术发展趋势，一些有相关技术积累的安防厂家都采用了这种技术来增强人脸采集的图像处理效果。

2基于深度学习的人脸识别算法

传统的人脸识别技术，由于场景适应性较差，无法满足实际应用的要求，因此当时的人脸识别大都是在特定场合下使用，无法普及开来。随着深度学习的成熟和普及，将深度学习应用到人脸识别成为一个主流的技术趋势。基于深度学习强大的泛化能力和鲁棒性，人脸识别终于可以在更加广泛的应用领域中施展身手。基于深度学习的人脸检测算法，当前使用较多的有基于候选框的FasterRCNN、RFCN等算法，也有基于回归的YOLO、SSD等算法。经过近几年算法的优化迭代，这些算法在检测速度和检测精度上已经能够满足实时业务的需求。

3基于深度学习的人脸识别算法

深度学习相比传统算法优势明显，但是计算量也是非常大的。早期，深度学习只能在工作站或服务器平台上依赖强大的CPU来运行。随着英伟达强势介入深度学习领域，在GPU上运行深度学习成为一个主流趋势。而以英伟达TK1、TX1为代表的GPU模块的推出，在嵌入式设备上运行深度学习成为了可能。随后各种专用的深度学习加速模块开始普及，从而推进了深度学习在各种嵌入式终端设备的普及。

人脸识别门禁考勤系统优势：

1、高准确率

准确率99.4%(在万分之一误识率下)，准确率95%(在千万分之一误识率下)，人脸识别准确率超过人眼准确度。

2、识别速度快

1秒内可完成识别，客流量高密度通道可用。

3、支持活体验证检测

防3D打印、电子屏、面具、头套类黑客攻击。

4、多种刷卡集成模式

支持刷IC卡、刷身份证、刷脸、二维码以及多种模式组合使用。

5、嵌入式软硬一体机设计

可离线工作，在脱机断网的情况下仍旧可以正常识别人脸，高可靠性，便于安装，部署灵活。

6、兼容性强

韦根输出+继电器输出，广泛适用于不同种类的闸机、门禁系统。

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。