人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的直观的信息源，“以貌取人”符合人的认知规律。同时也方便后期人工确认，且具有再利用等明显优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，避免交叉传播，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。人脸识别中门禁系统是基于的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而
智能人脸识别系统
人脸识别技术所使用的依据是人的面部图像，而人脸无疑是肉眼能够判别的直观的信息源，“以貌取人”符合人的认知规律。同时也方便后期人工确认，且具有再利用等明显优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，避免交叉传播，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。人脸识别中门禁系统是基于的人脸识别技术，结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。
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。
人脸特征不管是传统的机器识别，还是近几年大火的深度学习，都是将人类的学习能力通过计算机的计算能力得到表达和迁移。仔细想想，当我们将注意力集中在脸部，会怎么样描述一个人。可能的描述会是：人天生就有很强的抽象和学习能力。当我们面对一张人脸照片时，会自动进行特征处理和变换。当再次面对这张照片时，即使脸部特征有所变形或者缺失，也不影响我们的识别。
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