人脸识别基于一个默认成立的假设：同一个人在不同照片里的脸，在特征空间里非常接近。
为什么这个假设默认成立，设想一下，一个棕色头发的人，在不同光照，遮挡，角度条件下，发色看起来虽然有轻微的区别，但依然与真实颜色非常接近，反应在发色的特征值上，可能是 0 到 0.1 之间的浮动。
深度学习的另一任务和挑战便是在各种极端复杂的环境条件下，精1确的识别各个特
动态人脸识别
人脸识别基于一个默认成立的假设：同一个人在不同照片里的脸，在特征空间里非常接近。
为什么这个假设默认成立，设想一下，一个棕色头发的人，在不同光照，遮挡，角度条件下，发色看起来虽然有轻微的区别，但依然与真实颜色非常接近，反应在发色的特征值上，可能是 0 到 0.1 之间的浮动。
深度学习的另一任务和挑战便是在各种极端复杂的环境条件下，精1确的识别各个特征。
人脸识别应用场景
门禁系统
在小区、学校、企业等场所可以通过人脸识别辨识进入者身份。安全等级较高的地点也可以使用人脸识别门禁，未登记人员访问将触发报警。
摄像监视系统
在例如银行、机场、体育场、商场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。同时布控追1踪也是较为常见的应用场景。
VIP 客户管理
通过人脸检索技术，可以识别图像中的人的身份，从而给予足够的关注和重视，提升用户体验。
人脸识别系统由人证识别终端、通道闸、人脸识别管理客户端及平台组成。系统采用人脸识别算法，高速芯片作为识别算法的运行硬件平台，通过出入口的身1份证信息采集、实时人脸抓拍和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对不同场所实现固定人员刷脸通行，访客人员人证比对登记，解决固定人员每次需要刷证或输入密码的问题，人证比对失败人员则需要安保人员或工作人员人工确认后手动放行。相册分类通过人脸识别与人脸检索，可以聚合相册中的相似的人脸，轻松将照片按人脸进行智能分类。
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