人脸识别系统组成
一、人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
二、人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
三、人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
在2013年之后则进入了一个申请量逐年攀升的阶段，广东电梯人脸识别，且每年攀升的幅度总体来看也在逐渐增大，尤其是进入至2017年，相关专利的公开数量更有一个大幅度的攀升，说明2017年之后，电梯互联网人脸识别技术得到了极大的发展。应注意的是，人货电梯人脸识别，受到报告截止的统计时间的影响，2019年的数据必然不是***终数据，仅起到一定参考作用，以下情况相同，工地电梯人脸识别系统，不做另述。
电梯人脸识别的核心特色
采用基于改进的多任务级联卷积***网络的人脸检测技术，降低了对图片质量的要求，大幅提升了人脸的检测速度。
基于改进光流的人脸跟踪技术，对视频序列中的人脸进行快速跟踪，通过人脸评价手段仅选取高质量的人脸图像进行人脸识别，有效地降低了系统的负载。
基于改进残差网络(ResNet)的人脸识别技术，在对高质量人脸图像进行对齐处理后，利用改进 ResNet 网络提取人脸特征，计算其与库中人脸的相似度。
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