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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。
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算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票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。
人脸识别产品已广泛应用于金融、司法、、公安、边检、、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。
1、企业、住宅安全和管理。如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。
2、电子护照及身份证。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
3、公安、司法和刑侦。如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。
4、自助服务。
5、信息安全。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
当前主流的人脸识别算法，在进行人脸识别核心的人脸比对时，主要依靠人脸特征值的比对。所谓特征值，即面部特征所组成的信息集。我们辨别一个人的特征，可能会记住他是双眼皮、黑眼睛、蓝色头发、塌鼻梁……但人工智能算法可以辨别和记住的面部特征会比肉眼所能观察到的多很多。
人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准，该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率（FAR，又称误识率，把某人误识为其他人）”和“拒真率（FRR拒真率，本人注册在底库中，但比对相似度达到不预定的值）”，来作为评判依据。
2D人脸识别的优势是实现的算法相对比较多，有一套比较成熟的流程，图像数据获取比较简单，只需一个普通摄像头即可，所以基于2D图像数据的人脸识别是目前的主流，在安防、监控、门禁、考勤、金融身份辅助认证、娱乐等多种场景中都有应用。
山东弘灿智能科技有限公司是一家从事智能停车场管理系统研发、开发、生产、销售、施工于一体的综合性企业。基于对电子、智能和信息化技术的深刻理解，协助客户提高停车场管理效率、增强安保能力、提升安全级别。为客户量身打造出一套技术质量可靠的产品，全面的应用解决方案和完善的服务。 公司主要致力于：车牌号识别系统、智能道闸、停车场收费管理系统、通道闸、蓝牙远距离停车场系统、智能小区一卡通系统、电动伸缩门、岗亭、旗杆、岗亭、护栏。
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