人臉檢測識別系統(tǒng)

人臉檢測識別系統(tǒng)基于深度學習***網(wǎng)絡，具有成本低、檢測快、準確率高、自動學習等優(yōu)點 。解決方案支持私有部署，無需連入互聯(lián)網(wǎng)也可以精準檢測和識別人臉，真正的離線人臉識別系統(tǒng)。并且行業(yè)內提供靈活的開放接口，只需幾行代碼即可在原有的系統(tǒng)上實現(xiàn)人臉識別的功能，可以對接到商城系統(tǒng)、會員管理系統(tǒng)、一卡通系統(tǒng)、小程序、OA辦公系統(tǒng)、ERP系統(tǒng)等任意系統(tǒng)。

輪廓檢測

通過算子計算出來的邊緣一般是不連續(xù)的，很難形成相對完整和封閉的目標輪廓，這樣提取出來的特征效果可能不好。通過使用輪廓檢測算法，可以忽略背景和目標內部的紋理以及噪聲干擾的影響，對邊緣進行細化并進行連接，解決那些不能依靠亮度建模而檢測出來的紋理邊界。

輪廓檢測也有一些方法，比如使用專門設計的檢測算子等。通過使用這些算子，可以生成更好的臉部特征，有利于后續(xù)的計算和比對。

這里面的算子設計和模型構建都需要有領域知識的支撐。算子的構建、特征的提取以及模型的建立都影響著終的匹配結果，需要具有深厚的知識和經(jīng)驗。這個過程往往是手工建模完成的，各個模型及參數(shù)的設置都比較耗時，具有一定的主觀性。

同時，特征工程的適配性較差。比如，各地區(qū)人員臉部特征不同，會導致已經(jīng)調整好的算法在落地時，需要手動多次調整參數(shù)，過程耗時、耗力，嚴重阻礙了算法的大規(guī)模部署。

雖然，從表面上看，基于人臉關鍵特征的識別方法有諸多缺點，且效率較低。但算法能夠從人類的先驗知識出發(fā)，直觀而樸素，一定程度上推動了人臉識別技術的發(fā)展和普及，為后續(xù)更智能的算法奠定了基礎。