坚持路线，产品销量连年翻番的同时，宁夏鼎林工贸有限公司凭借强大的技术实力，与国内诸多企业建立了良好的战略合作伙伴关系，在安防通信行业领域具有较好的名望。公司主营的人脸识别系统质量优异，功能强大，具有防护的用途，可根据不同场合，不同需求为客户制定合适的解决方案。

吴忠人脸识别系统配方-银川市好用的人脸识别系统推荐。 宁夏鼎林工贸有限公司，是一家工程机械建筑机械行业产品的供应商，人脸识别系统生产厂家的后起之秀。本公司的人脸识别系统自投入市场以来，广泛应用到各个领域，在品质和服务方面均得到了需求群体的一致认可，并在工程机械建筑机械业界获得了良好口碑。公司创建于2016-11-08，是集研发、生产、销售、服务为一体的高新有限责任公司。

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

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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：

人脸识别闸机适合那些场所？一些客户会有这样的问题，相信很多人都知道人脸识别闸机它是由人脸识别系统以及通道门组成的交通管理设备，除了具有面部识别功能以外，它还能够刷卡或与更多的扫描代码、指纹和其他识别方法兼容。所以目前在市场当中运用也越来越广泛了，那么到底人脸识别闸机适合那些场所给大家进行解答下。

人脸识别闸机适合哪些场所使用?

通常人脸识别闸机更适合应用于企业办公楼、行政机关、银行等场所。

企业办公楼采用人脸识别闸机机，企业办公楼原有接入控制由卡片支付，当然，为了不浪费，我们只需要求大门厂家介入原门禁系统，刷卡、刷卡即可。滑动ID卡可以进入和退出人脸识别门通道。

如果在新建的企业办公楼安装人脸识别门机，情况相对简单，可以提供准确的人脸识别通道方案，如门机模型、人脸识别门机的价格等，以了解企业的需求(功能和价格上的要求)。并对人脸识别门的功能进行定制等。

针对面识别闸机的人脸识别通道安装在办公楼中的情况，提出了该建议的一部分，通过闸机制造商的创新和技术，可以看出，该一体机的对接发展能力和可扩展性功能是否可用。

在其它情况下，当将面部识别门机器用作一对一的栅极机器时，可以根据特定的要求查阅制造商。当然，除了办公楼外，还可提供用于面部识别的一对一闸机，其中常见的公交站、检查站、火车站、机场、海关等。

人脸识别闸机是利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。 而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为di一人脸，存储的为第二人脸，如果di一人脸图像与第二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存di一人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。

由于每个人的这些特征都不相同，因此利用人体的这些生理特征可以准确地识别每个人的身份。

随着计算机技术的迅速发展，人们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹（视网膜）识别等多种生物识别技术，目前许多技术都己经成熟并得以应用。

人脸检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸等方法。参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板，然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度，通过阀值来判断是否存在人脸；人脸具有的结构分布特征，人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸；样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法，通过对人脸样本集和非人脸样本集的学习产生分类器；肤色模型依据人脸肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测；特征子脸将所有人脸集合视为一个人脸子空间，基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在人脸。

正常来说，人脸识别闸机在安装的时候要注意不要强光对射，如果人脸识别闸机在安装的时候，后期遇到强光，在扫描人脸的时候会有些误差。人脸识别闸机的识别距离一般在0.5-5米之间，所以不会影响到通行的效率，能够提供各方面的人脸识别闸机的解决方案。

鼎林工贸现已建立了一整套科学有效的人力资源体系，实现企业发展和客户满意的一致需求，我们提供的人脸识别系统不仅支持在线支付的方式付款，而且会在双方协商的时间内及时发货，保证交期，运费买卖双方协商。此外，24小时在线咨询的售后服务是我们为客户提供的保障，严格而行之有效的售前、售后服务，是您信心的保证。