什么是人臉檢測？

人臉檢測是人臉識別的流程之一，在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。

人臉關鍵點檢測（人臉對齊）自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。

基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法（一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法）挑選出一些蕞能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權投僄的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

近人臉檢測算法模型的流派包括三類及其之間的組合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，適合移動端、嵌入式上使用），dpm（速度較慢），cnn（性能不錯）。

人臉識別技術的優(yōu)勢

人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。每個人的面孔都由額頭、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、雙頰等部位組合而成，它們之間的大致位置關系也是固定的。然而，人臉具有獨特性，這個世界上找不出兩張完全相同的人臉，人們通常能夠根據(jù)不同面孔之間的細微差異將不同人區(qū)分開來。

人臉具有相似性和易變性，不同環(huán)境、光線、角度、年齡，均會對人臉的成像產(chǎn)生變化，因此，人臉識別是生物識別領域困難的研究領域之一。

人臉識別技術具有非強制性、非接觸性、并發(fā)性等幾大優(yōu)勢。

非強制性：系統(tǒng)在用戶在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，不需要專門配合;

非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸，就能獲取人臉圖像，提取人臉特征進行檢測;

并發(fā)性：在實際應用場景下可以進行同時多個人臉的分揀、判斷及識別;

除此之外，還有操作簡單、結果直觀、隱蔽性好等特點。

人臉識別算法部署在哪兒

一般來說，人臉識別閘機里的人臉識別算法會部署在云端服務器或者是本地上。

對數(shù)據(jù)非?？粗氐脑捊ㄗh選擇部署在本地。

部署在云端服務器上一旦碰到斷電，斷網(wǎng)等突發(fā)情況就無法進行人臉識別，還可能丟失數(shù)據(jù)。

人臉識別算法部署在機器本地，就算離線也不會影響使用，還可以保護本地數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)丟失。

真正好的人臉識別閘機不是價較低的，不是功能較多的，不是外觀較好看的，而是適合自己企業(yè)的。

關于人臉識別閘機的專業(yè)知識比較多，還是建議大家可以多咨詢一下一路機電工程有限公司。