什么是动态人脸识别？动态人脸识别是不需要停驻等待，你只要出现在范围内，无论你是在行走还是停立，系统都可以自动识别。也就是说，人以自然的形态走过去，摄像头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别。相比较静态人脸识别，很明显，动态人脸识别体验感更好。动态人脸识别系统识别速度快，20毫秒实时识别，每秒10张以上。用户容量大，保存本地电脑，隐私性较好。人脸识别系统介绍。人脸
智能人脸识别
什么是动态人脸识别？
动态人脸识别是不需要停驻等待，你只要出现在范围内，无论你是在行走还是停立，系统都可以自动识别。也就是说，人以自然的形态走过去，摄像头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别。
相比较静态人脸识别，很明显，动态人脸识别体验感更好。动态人脸识别系统识别速度快，20毫秒实时识别，每秒10张以上。用户容量大，保存本地电脑，隐私性较好。
人脸识别系统介绍。
人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖1端的核心算法，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1新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强1人工智能的转化。
人脸识别特点。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的唯1一性和不易被复1制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。
人脸识别技术流程。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
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