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人脸识别产品功能：● 实时布控：实时视频人脸抓拍人脸识别一体机，实现自动化人脸捕获与智能分析报警  ● 人脸检索：通过检索人脸库进行高精度智能分析比对人脸识别，快速核实检索人 ● 历史报警查询：提供布控人员历史报警信息查询与回看服务 ● 人员轨迹查询：分析重点人员通行轨迹，实现视频联动、事件关联及风险预警与通知● 人脸库管理：构建人员信息管理库，实现同类人群或布控目标人员的管理 ● 布控任务管理：实现布控人员与布控摄像机的对应，定向布控 ● 日志管理：实现系统用户对相关业务操作记录的查看能力

“刷脸取件”是否了用户信息权在代收这一环节，也存在着种种不规范的行为。为节省人力成本，部分代收服务企业，比如菜鸟驿站，采取“人脸识别”取件方式，而没有提供其他取件验证方式，例如扫“身份码”“条形码”“二维码”等人脸识别系统。在这个只设置了“人脸识别”的取件机器前，不少居民觉得自己的信息权被了。“取件人别无选择，只能刷脸支付，这就有可能侵害取件人的个人信息权。”金可可认为，“人脸”属于自然人的生物识别信息，构成《典》032条所保护的“个人信息”，代收服务企业收集、存储、使用收件人的人脸信息，构成对个人信息的“处理”

人脸图像采集：不一样的人脸图像都能根据拍摄摄像镜头采集出来，例如静态数据图像、动态像、不一样的部位、不一样小表情等层面都能够获得非常好的采集人脸识别管理系统。当客户在采集机器设备的拍攝范畴内时，采集机器设备会全自动检索并拍攝客户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在具体中关键用以人脸鉴别的预备处理，即在图像中校准出人脸的部位和尺寸。人脸图像中包括的方式特征十分丰富多彩，如条形图特征、色调特征、模版特征、构造特征及Haar特征等。人脸检测便是把这在其中有效的信息内容挑出，并运用这种特征完成人脸检测。 流行的人脸检测方式 根据之上特征选用Adaboost学习培训优化算法，Adaboost优化算法是一种用于归类的方式 ，它把一些较为弱的分类方法合在一起，组成更新的较强的分类方法。 人脸检测全过程中应用Adaboost优化算法筛出一些意味着人脸的矩形框特征(弱分类器)，依照权重计算的方法将弱分类器结构为一个强分类器，再将训炼获得的多个强分类器串连构成一个联级构造的堆叠分类器，合理地提升 分类器的检验速率。

特征获取 人脸图像特征获取：人脸识别技术可应用的特征一般分成视觉效果特征、清晰度统计分析特征、人脸图像转换指数特征、人脸图像解析几何特征等。人脸特征获取便是对于人脸的一些特征开展的。人脸特征获取，也称人脸表征，它是对人脸开展特征模型的全过程。人脸特征获取的方法具体来说分成两类：一种是根据知识的表征方法；此外一种是根据解析几何特征或统计学习的表征方法。 根据知识的表征方法主要是依据人脸的样子叙述及其她们中间的间距特点来得到 有利于人脸归类的特征数据信息，其特征份量一般包含特征点间的欧式距离、折射率和视角等。人脸由双眼、鼻部、嘴、下颌等部分组成，对这种部分和他们中间构造关联的几何图形叙述，可做为鉴别人脸的关键特征，这种特征被称作几何图形特征。根据知识的人脸表征关键包含根据几何图形特征的方法和模板匹配法。

面部识别的优点取决于其自然性和不被被测个人察觉的特性。 说白了自然性，就是指该识别方法同人们（乃至别的生物）开展个人识别时需利用的生物特点同样。比如面部识别，人们也是仔细观察较为面部区别和确定的，此外具备自然性的识别也有视频语音识别、身材识别等，而指纹识别识别、识别等也不具备自然性，由于人们或是别的生物并不通过该类生物特点差别个人。 不被察觉的特性针对一种识别方式 也很重要，这会使该识别方式 不让人抵触，而且由于不易造成人的留意而不易被蒙骗。面部识别具备这些方面的特性，它利用能见光获得面部图象信息内容，而有别于指纹识别识别或是识别，必须利用电子器件液位传感器收集指纹识别，或是利用红外感应收集图象，这种的收集方法非常容易被别人察觉，进而更有可能被掩藏蒙骗。

人脸自动对焦和笑脸快门技术：首先是面部。它根据人的头部的部位进行判定，首先确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大的提升拍出照片的清晰度。 　笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。