撫順施工電梯人臉識別系統 多角度多場景
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人臉識別：業界*
1、識別率更高
比以色列face.com 人臉識別系統準確率高 25%比國內某知名人臉識別商用系統準確率高55%
2、識別速度更快
單臺服務器每秒可完成1500 萬次人臉比對在移動終端上人臉檢測幀率是 Google 的 3 倍
3、對人臉容忍度更高
人臉姿態變化30 度內可識別，60 度內可檢測人臉大小低50 像素可識別，28 像素可檢測
4、在海量（百萬級以上）人臉庫應用場景下，人臉識別準確率高達 92%
識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內，依舊可以保持 90%以上的識別準確率。
人臉識別是指能夠識別或驗證圖像或視頻中的主體的身份的技術。人臉識別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它們的準確度已經大幅提升，現在相比于指紋或虹膜識別等傳統上被認為更加穩健的生物識別方法，人們往往更偏愛人臉識別。讓人臉識別比其它生物識別方法更受歡迎的一大不同之處是人臉識別本質上是非侵入性的。比如，指紋識別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識別需要用戶與相機靠得很近，語音識別則需要用戶大聲說話。相對而言，現代人臉識別系統僅需要用戶處于相機的視野內（假設他們與相機的距離也合理）。這使得人臉識別成為了對用戶友好的生物識別方法。這也意味著人臉識別的潛在應用范圍更廣，因為它也可被部署在用戶不期望與系統合作的環境中，比如監控系統中。人臉識別的其它常見應用還包括訪問控制、欺詐檢測、身份認證和社交媒體。
人臉跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
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