宁夏鼎林工贸有限公司，是国内可靠的工程机械建筑机械产品生产、研制和销售的企业之一，从2016-11-08创办至今，主要经营人脸识别系统。公司始终本着“客户至上”的服务原则，在平等互利的基础上，凭借强大的研发实力和贴心的售后服务，鼎林工贸获得了无数客户的普遍认同和高度赞扬，同时凭借网络营销的方法，产品远销宁夏;内蒙古乌海;陕西榆林;甘肃平凉、庆阳、武威、张掖。我们欢迎广大需求客户前来咨询，联系人：耿经理。

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人脸识别初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究，真正进入初级的应用阶段是在90年代后期，发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。

1991年，特征脸（Eigenface）算法被应用在人脸识别，实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇（Sirovich）提出，再由麻省理工学院（MIT）"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰（Alex Pentland）发扬光大，彭特兰在2012年被《福布斯》评为"7个强数据科学家之一"，获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。

2000年以后，NIST研究院又在FERET项目基础上做了延伸，先后发起两个新项目FRVT和FRGC，FRVT是评估技术可用性，测试算法系统性能，为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC则是面向市场上的公司和团队，联合其他部门的定制化需求，发布竞标比赛，FRVT负责对接评估，帮助不同部门人脸识别系统的个性化要求。

2010年，随着Facebook加入人脸识别功能，人脸识别开始走向个人。从支付到美颜，互联网公司纷纷跟进，2017年苹果iPhone X发布人脸解锁功能，一空同时引爆了市场，如今人脸识别已经应用在了方方面面，短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。

与其他生物识别方式相比，人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触，而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像，在采集过程中体验感不佳。

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。

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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

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。

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。

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。

鼎林工贸的产品质量安全可靠，价格优惠，客户遍布宁夏;内蒙古乌海;陕西榆林;甘肃平凉、庆阳、武威、张掖。依托雄厚的技术力量，不断开发出精良、品质的技术，为广大客户提供了优等品的人脸识别系统，满足了客户的需求。在客户选择下单后，我们将通过陆运的运输方式把产品送至客户的手中，我们的人脸识别系统都是具有口碑保障的，请您放心选购！