合肥脸部识别系统-***放心「合肥维安达」

人脸识别客流统计精准客流分析大数据运营 。

大数据运营，优化管理

通过人脸识别客流大数据可以分析不同人群驻留店面的时长是多少、哪些区域比较吸引人、什么产品受关注、不同人群关注的产品是什么等等，通过数据分析的结果优化店铺管理，找出适合店铺的经营模式、消费者关注的广告、转化率1高的产品、根据客户逛店路径分析热点区域，调整主打产品陈列引起客户关注度，改善店员服务过程中存在的不足，从宏观到细节进行优化，达到店铺的利益1大化。

人脸识别系统的发展。

随着时代的发展，一些对安全级别要求比较高的场所，对能够快速有效的实现身份验证就成了非常迫切的一种需求。1开始使用比较广泛的是***，但是因为种种原因，***的防护级别开始达不到安全防护级别的要求。这时候就出现人脸识别甚至是手指毛细1血管识别和人脸眼角1膜这样更为精细的识别技术。当然毛细1血管和眼角1膜这样的识别及时精度是非常高但是对设备的要求极高，所以大部分场所选择更多的还是人脸识别技术。

人脸识别系统通常由以下构建模块组成：

1.人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。

2.人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固***置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找适合参考点的1佳仿射变换。更复杂的 3D 对齐算法还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。

3.人脸表征。在人脸表征阶段，人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。

4.人脸匹配。在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。

人脸识别走进生活，让我们的生活更加便捷、安全。

2014年之后，得益于深度学习算法、强大GPU算力支撑和大规模人脸数据库这三大引擎的推动，人脸识别技术取得了跨越式的进步。深度学习算法的强大魅力在于人脸识别不需要再绞尽脑汁去自己定义“特征”，而只需要为深度学习算法准备好大量“食材”（照片），剩下的就交给深度学习算法自动完成。从此，人脸识别技术开始广泛应用于我们的生活中，比如视频侦1查、嫌疑人追逃、考勤系统等。

如同其他科学技术一样，人脸识别技术经过科学家们数十年的潜心钻研，终于厚积薄发，迎来了辉煌的发展，成为我们生活中不可或缺的一部分。未来，人脸识别技术还将以意想不到的方式继续影响我们的生活，让我们的生活更加便捷、安全。