宿州立式人脸识别测温-合肥进军|方便快捷(在线咨询)

主要功能特色包括：

1.灵活的系统扩展性

基于***的分布式系统架构，支持动态扩充人脸匹配服务器，实现甚至亿级海量人脸库的支持。

2.的人脸比对性能

单台人脸匹配服务器每秒可完成 2000 万人次实时比对，从人脸检测到人脸识别耗时不足 200ms。在百万人脸库规模下，人脸比对结果前 10 位的命中率在95%以上

3.对人脸的宽容度高，具备人脸姿态矫正功能，当人脸左右上下倾斜在 25 度以内时不会影响识别结果。

支持基于可见光环境下的人脸识别，人脸识别结果受光线变化影响小。

对于人脸的变化，包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等，算法均具有良好的适应性，不影响识别准确度。

4.支持移动终端

系统客户端可运行在基于 Android 或 iOS 的移动终端上，立式人脸识别测温，可通过移动终端进行实时人脸采集与人脸比对。

特征人脸技战法:针对特征人脸或异常人脸，例如:戴眼镜、戴帽子等，提供可根据人脸的特征或异常的特征，实现特定特征的人脸查询检索。比如人像库共享服务平台。人像库共享服务平台是一套专门针对等行业人口管理、案件的人像检索系统，系统并具有强大的数据导入、批量建模、查询检索、统计分析等功能。为出入境、户政、刑侦等部门提供快速***人员、提高刑侦、视侦的效率，同时可对接情报、警综等系统，为追逃、、等应用发挥作用。人像库共享服务平台可***部署，也可与第三方系统对接，提供人像识别共享服务。

这里面的算子设计和模型构建都需要有领域知识的支撑。算子的构建、特征的提取以及模型的建立都影响着终的匹配结果，需要具有深厚的知识和经验。这个过程往往是手工建模完成的，各个模型及参数的设置都比较耗时，具有一定的主观性。

同时，特征工程的适配性较差。比如，各地区人员脸部特征不同，会导致已经调整好的算法在落地时，需要手动多次调整参数，过程耗时、耗力，严重阻碍了算法的大规模部署。

虽然，从表面上看，基于人脸关键特征的识别方法有诸多缺点，且效率较低。但算法能够从人类的先验知识出发，直观而朴素，一定程度上推动了人脸识别技术的发展和普及，为后续更智能的算法奠定了基础。