人脸识别系统功能
人脸抓拍主要针对来自于前段摄像机的实时视频或历史视频录像，通过实时人脸检测将所有出现人脸的视频帧抓拍下来并存为图片文件。该功能须配备人脸抓拍服务器，所有抓拍的图片文件可集中存储于媒体资源服务器
人脸库管理支持人脸库的查询、删除、修改、新建等管理功能。可随时查询人脸库中的人脸信息，或对特定的人脸信息进行修改、删除等操作。
人脸识别技术检测
安装人脸识别系统价格
人脸识别系统功能
人脸抓拍主要针对来自于前段摄像机的实时视频或历史视频录像，通过实时人脸检测将所有出现人脸的视频帧抓拍下来并存为图片文件。该功能须配备人脸抓拍服务器，所有抓拍的图片文件可集中存储于媒体资源服务器
人脸库管理支持人脸库的查询、删除、修改、新建等管理功能。可随时查询人脸库中的人脸信息，或对特定的人脸信息进行修改、删除等操作。
人脸识别技术检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
人脸属性识别
“人脸属性识别（Face Attribute）”是识别出人脸的性别、年龄、姿态、表情等属性值的一项技术。
一般的人脸属性识别算法的输入是“一张人脸图”和“人脸五官关键点坐标”，输出是人脸相应的属性值。人脸属性识别算法一般会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐（旋转、缩放、扣取等操作后，将人脸调整到预定的大小和形态），然后进行属性分析。
常规的人脸属性识别算法识别每一个人脸属性时都是一个独立的过程，即人脸属性识别只是对一类算法的统称，性别识别、年龄估计、姿态估计、表情识别都是相互独立的算法。但的一些基于深度学习的人脸属性识别也具有一个算法同时输入性别、年龄、姿态等属性值的能力。
4、以在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。
（作者： 来源：）
