人脸识别一体机组成部分

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

人脸图像采集及检测

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，酒店人证核验一体机供应，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。

人脸识别技术主要部分

一为前端人脸基于点头，摇头，张嘴，眨眼的检测技术，主要支持android、ios平台，在前端通过眨眼、张嘴、摇头、点头等组合动作，学校人证核验一体机供应，确保操作的为真实人脸

二为后台人脸识别，该环节通过在基于点头，摇头，张嘴，眨眼的检测技术环节取得整张人脸图像后，再通过扫描识别身份证，取到身份证头像后，将现场人脸与身份证上的人脸进行比对识别，判断是否为同一张人脸。

基于点头，摇头，张嘴，眨眼的测技术技术可在移动端平台进行运算，提供android、ios平台SDK；由于人脸比对算法的运算量非常大，火车站人证核验一体机供应，所以需部署在服务器端，目前支持windows、linux等主流平台。

关于人证识别终端的使用方法说明

提高正确认知：通过竞赛活动让全行人员，尤其是直接接洽客户、接触客户证照的一线人员重视客户身份识别，树立起柜面一线的责任意识及风险防范意识。
促进方法普及：借助赛事活动与宣传，向全行普及人证识别的法律法规、制度规程，尤其是人、证辨识的理论方法与实战技巧，帮助员工提升识别技能。
识别客户：提升服务体验的前提，防范风险的基础。
识人辩证，有利于减少误判误拒；快速识人辩证，提高一些效率，提升服务体验。
识人辩证，山西人证核验一体机供应，有利于拦截假代办，识别客户造假，防控准入风险。

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