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人脸识别**度首先会受到识别对象——不同种族群体的影响。人脸模式特征可以分为肤色特征与灰度特征两大类。肤色作为人脸的重要信息，*于其他面部细节，具备相对稳定性。但人脸识别系统针对白人的识别准确率要比非白人群体高，并且肤色越深**度越低，此时识别偏见倾向会被肤色的相对稳定性放大。此外，由于种族人群的训练数据的不完整和非代表性，也会加剧人脸识别的固有偏见。当该技术应用于、边境安全、零售、机场等公共场所时，会存在不同种族群体被偏见、等问题。另一个造成识别**度下降的重要因素是光照。毕竟作为三维物体的人脸不可避免地受光照阴影、照射强度等外在因素的干扰。光照会改变人脸图像灰度的相对分布，小区门禁人脸识别访客，所以光照引起的人脸图像变化高于个体差异导致的变化。

据卡迪夫大学（Cardiff University）的一项研究表明，澳大利亚曾出现过数千例人脸匹配错误事件。由此看出，在大规模应用于公共场所前，明确人脸识别**度标准为迫切，而标准的明确可以从对民众生活的影响度高低来判断。若过程中严重干涉到民众的核心权利，譬如捕或，则识别度必然要达到相应级别。

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人脸识别技术特点

人脸与*的其它生物特征（*、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：

非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，人脸识别访客机厂家，这样的取样方式没有“强制性”;

非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像;

并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别;

除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人” 的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

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人脸识别技术采用深度学习模型的多姿态动态人脸识别算法来建立人脸识别系统，基于卷积*网络的深度监督学习模型突破技术壁垒，是目前任意光照环境下准确快速的人脸识别方法。其技术特点是人脸特*息编码数据量小、准确率高、识别速度快、数据采集手续简单、安全性高，并采用非接触式、非强制性。很好地解决了人脸识别领域的一些瓶颈问题（人脸面部表情、姿态、位置、头部尺寸的变化和遮盖物的影响以及人脸图像的光照、背景等大幅度的变化）。是一种直接、方便、容易被人们接受的非性识别方法，广州人脸识别访客，因其高度安全、适用面广、*为方便的使用和管理方式本公司的人脸识别系统拥有*的知识产权，包含专利及软件注册权，可实现以下功能：侧脸、半遮挡、模糊人脸多角度人脸检测；多人脸同时识别；在标准数据库可实现高达99%的人脸识别能力；海量特征大库的快速人脸搜索；基于历史动态图片库的人脸分类聚合与轨迹。

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