人脸识别技术流程。特征提取基于知识的表征方法主要是根据人脸器1官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。人脸识别走进生活，
人脸识别仪
人脸识别技术流程。
特征提取
基于知识的表征方法主要是根据人脸器1官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸识别走进生活，让我们的生活更加便捷、安全。
2014年之后，得益于深度学习算法、强大GPU算力支撑和大规模人脸数据库这三大引擎的推动，人脸识别技术取得了跨越式的进步。深度学习算法的强大魅力在于人脸识别不需要再绞尽脑汁去自己定义“特征”，而只需要为深度学习算法准备好大量“食材”（照片），剩下的就交给深度学习算法自动完成。从此，人脸识别技术开始广泛应用于我们的生活中，比如视频侦1查、嫌疑人追逃、考勤系统等。
如同其他科学技术一样，人脸识别技术经过科学家们数十年的潜心钻研，终于厚积薄发，迎来了的发展，成为我们生活中不可或缺的一部分。未来，人脸识别技术还将以意想不到的方式继续影响我们的生活，让我们的生活更加便捷、安全。
人脸识别监控系统的重要性。
电子抓拍系统可以实时将现场抓拍信息数据传回中心服务器，对车辆的各类违1章行为相应的处罚，遏制车主再次出现违1章行为，同时可以对车辆号牌进行匹配，结合后台数据库信息，判断车辆之前是否存在违1法行为、是否年检等信息，有效保障城市道路的安全。
人脸识别监控系统可以在人1流较大、偏僻路段安设具有人脸识别功能的摄像头，有效避免偷窃事件发生，同时可以连入公1安系统，对犯1罪在逃人员、被拐、走失儿童进行人脸识别匹配，一旦匹配成功，及时通知附近警1务人员抓获犯1罪嫌疑人，以及对儿童进行保护。
基础管理，设备管理：
实现对终端设备参数的在线配置与管理、对设备分组管理，以及查看设备的操作记录，配置设备端的设备管理员，对设备进行远程控制。
基础配置，人员管理：公司员工的单个或批量的增、删、改、查。系统提供批量导入模板，可按模板编辑人员信息后，批量注册人员。组织管理：对组织的增、删、改、查。角色管理：对角色的增、删、改、查。权限分配：赋予子帐号的不同的业务角色，使得子账号拥有不同的业务权限。
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