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人脸识别

人脸识别，是基于人的脸部特息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有***的核心算法，北京人脸识别系统公司，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、***系统、视频图像处理等多种***技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向***工智能的转化。

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人脸识别系统

“数字城市”的建设直接推动了视频监控的迅速发展，随着示范城市新增报警控设施规模不断扩大，北京人脸识别系统厂家，其当前需求增量已超过了前十多年的总和。数据显示，近年来，国内视频监控市场的需求总量年复合增长率均达20%以上。以北京为例，现已安装摄像机26万多个；在中国信息技术的前沿——深圳市，将部署以30万部摄像机构成的安全监控网络，中国的城市广州，监控规模将为深圳的两倍。而随着示范工程的整体推进、北京奥运会、上海世博会的举办以及国民经济水平的持续提升，安防监控技术也将迎来一个个新的高峰成长期。

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人脸识别需要积累

人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据，用来验证算法，不断提高识别准确性，这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(***网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。

现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，北京人脸识别系统批发，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。

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