人脸识别一体机是一种集成了摄像头、等设备的智能终端设备，主要用于部门、银行和大型企业的人脸安全应用。
在部门，该设备可用于人证对比，即通过将现场采集的人员照片与数据库中存储的照片进行比对，确认或否认某人的身份；还可以用于人员进出管理，人脸识别通道闸多少钱，记录人员的出入时间等信息。在银行，可以应用于（柜台及自助端）、联网核查加、大额交易的实时生物特征认证、反欺诈等领域。而在大型企业环境中，可以利用其影像功能作为考勤的一部分数据源与此同时也能够用作周界防范用途防止不法人士擅闯企业内部并且还能够在此场景下做人数统计以及门禁通道控制等功能。以上就是关于“人脸识别的用处”的一些解答了！
人脸识别介绍
人脸识别是一种生物特征认证技术，通过对面部进行图像处理和模式分析来实现身份验证。它基于人类的面部是的生物学标记的事实来进行工作。在简单的人脸检测中，摄像机或摄像头获取的输入被送入深度学习模型以产生分类器.在这个阶段如果有人进入相机视野范围内，系统会发出警告通知。
而更为复杂的是动态场景以及光照变化下的鲁棒性，这需要利用到迁移学习方法去不同类别的差异.通过调整网络权重来适应新的任务从而获得更好的性能表现出来。
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，济南人脸识别通道闸，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
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