人脸识别系统组成分析：
系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建
人脸识别门禁厂家
人脸识别系统组成分析：
系统由前端人脸抓拍采集子系统、网络传输子系统和后端解析管理子系统组成，实现对通行人脸信息的采集、传输、处理、分析与集中管理。系统中，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，接入服务器主要实现图片及信息的接收和转发功能，可为多种型号、多个厂家的抓拍机提供统一接入服务，接收到的抓拍图片存入云存储单元，并由人脸结构化分析服务器对抓拍的视频及图像进行建模以及黑名单实时比对报警，建模得到的人脸信息以及模型数据存入大数据单元。后端解析应用平台则根据用户的应用需要，支持实时人脸抓拍、检索等功能，可向用户提供黑名单库与抓拍图片的实时比对信息，为查到目标提供服务。
人脸识别系统架构分析
人脸识别系统架构分为内网和专网两个部分。其中内网的人像应用平台，主要负责区域特色主题库和个性化采集人像库的特征提取、建库，以及与其他部署单元的联动功能；专网的人像识别前置服务主要负责实时视频分析、人脸照片结构化、人像比对计算、路人数据存储和路人检索等功能，承担主要的计算功能。后端解析管理子系统负责对前端人脸抓拍采集子系统相关数据的汇聚、处理、存储、应用、管理与共享，由人脸结构化分析服务、应用管理和存储系统组成。中心管理平台由搭载平台软件模块的服务器组成，包括中心管理服务器、视频流接入处理服务器、图片流接入处理服务器等。
人脸识别之人脸关键特征识别
从直觉上判断，图像中像素的重要性程度肯定不一样，比如眼睛、鼻子、嘴巴等部位的像素重要性应该更高，对结果有更大的影响。而脸部中间部位的像素重要性比较低，甚至都没有参与运算的必要性。
研究表明，确实有很多像素没有参与运算的必要，这些像素被去除后不影响识别结果，还可以加快识别速度，并提升模型鲁棒性。
这背后有数学理论的支撑，我们一般用梯度来描述变化快慢。在图像中的灰度变化既有方向也有大小，就可以使用图像梯度来描述这种变化，进而可以检测出图像的边缘。
在数学上，梯度既有大小，又有方向，并且需要要有一定的条件，比如可导等。在图像中一般会简化处理，使用算子进行代替。
算子其实也是一种滤波，但使用算子更强调其数学含义和特定用途。目前常用的边缘检测算子，包括Sobel，Laplacian算子和Canny等。我们简单描述下Canny边缘检测。
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