慧美人脸识别系统的构成

慧美人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像特征提取、人脸图像采集及检测、人脸图像预处理以及匹配与识别。

人脸图像特征提取：

人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，人脸识别考勤，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得****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。

慧美人脸识别仪深度学习算法，认证比对识别速度快、准确率高。

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人脸识别考勤机

人脸识别考勤机是采用当今国际科技领域高精技术——人脸识别技术（融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体），利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。 而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为一号人脸，存储的为第二人脸，如果一号人脸图像与第二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存一号人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。

慧美人脸识别考勤系统可根据用户群体和需求不同，为用户量身定做，为用户提供****便捷识别的****方案。

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人脸识别发展趋势

1.与传统安防设备相结合

随着人脸识别技术的进一步发展，人脸识别，人脸识别，将人脸识别技术将实现与数字监控系统、门禁控制系统、*认证、密码认证等的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示，仅在中国大陆，人脸识别闸机，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，人脸识别公司，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。

2.逐步取代传统认证手段（以考勤为例）

人脸识别考勤，通过对人脸一些*的特征识别对验进行考勤，目前技术层面已突破昼夜光的影响，能在自然状态下达到快速识别。目前，人脸识别考勤产品在市场上尚处于一种起步发展的状态，但人脸识别考勤技术的优势尚无其他同类产品超过。

人脸识别考勤*杜绝了代打卡考勤的发生，消除了*考勤接触使用的尴尬情况，人脸识别门禁系统，非接触，直观，友好，人脸识别设备，适用性非常广泛。如今随着技术的不断成熟和成本的降低，人脸考勤逐步展露出了取*勤的趋势。

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