智能人脸识别系统
基于人工智能的智能人脸识别门禁系统设计
基于人工智能的智能人脸识别门禁系统设计智能人脸识别门禁系统的设计和使用已经逐渐成为现代社会的趋势。
基于人工智能的技术发展，智能人脸识别门禁系统能够更加准确、高效地进行人脸识别，提供安全可靠的门禁管理。
一、引言随着科技的不断进步，传统的门禁系统已经不能满足现代化社会的需求。
传统的门禁系统需要使用卡片、密码或身份证等手段进行身份验证，容易被冒用或者丢失。
而智能人脸识别门禁系统则利用人脸的独特性，使用摄像头和人工智能算法进行实时人脸识别，实现了更加便捷和安全的门禁管理。
二、智能人脸识别门禁系统的基本原理与技术智能人脸识别门禁系统的基本原理是通过摄像头对人脸进行拍摄，然后将图像传输给人工智能算法进行处理和分析。
这些算法通过识别人脸的关键特征点、纹理信息、轮廓等来确定人脸的唯一性，并与预存储的人脸数据库进行比对，从而实现身份验证。
从技术上来说，智能人脸识别门禁系统主要包括以下几个方面：1. 图像采集：门禁系统需要使用高清摄像头对人脸进行拍摄，确保图像的清晰度和准确性。
2. 图像预处理：通过图像处理算法将拍摄的图像进行降噪、增强、裁剪等处理，提高图像的质量，为后续的人脸识别提供更好的数据。
3. 人脸检测与定位：使用人工智能算法检测图像中的人脸，并确定人脸的位置和边界框。
4. 人脸特征提取：基于深度学习的算法提取人脸的关键特征点、纹理信息、轮廓等，将其编码成一个唯一的人脸特征向量。
5. 人脸匹配与识别：将提取的人脸特征与预存储的人脸数据库进行比对，实现人脸的快速识别和身份验证。
6. 门禁控制：当人脸识别结果与数据库匹配成功后，门禁系统会自动解锁或开启门禁，允许通过；若匹配失败，则门禁系统保持关闭状态。
7. 数据管理与安全：智能人脸识别门禁系统需要对采集到的人脸图像和识别结果进行管理和存储，同时保障数据的安全性和隐私保护。
三、智能人脸识别门禁系统的优势智能人脸识别门禁系统相较于传统门禁系统具有以下优势：1. 高安全性：人脸识别技术具有较高的准确性和可信度，大大减少了被冒用或丢失的风险。
人脸识别系统解决方案
人脸识别系统解决方案随着科技的不断进步和人工智能的广泛应用，人脸识别技术已经成为一种重要的生物识别技术。
人脸识别系统解决方案，不仅可以应用于安防领域，还可以用于身份识别、金融支付、智能门禁等多个领域。
本文将从技术原理、应用场景、优点及挑战等方面来讨论人脸识别系统的解决方案。
一、技术原理人脸识别系统是通过对输入的人脸图像进行特征提取和匹配来进行身份识别的。
技术原理主要包括以下几个方面：1. 图像采集：通过摄像头对人脸进行图像采集，获取到待识别的人脸图像。
2. 人脸检测与对齐：对采集到的图像进行人脸检测，找到图像中的人脸区域，并进行对齐，确保人脸在图像中的位置和角度适合后续的特征提取和匹配。
3. 特征提取：通过特定的算法从人脸图像中提取出表示人脸特征的向量。
这些特征向量通常包括人脸的形状、纹理和位置等信息。
4. 特征匹配：将提取到的特征向量与事先存储在数据库中的人脸特征进行匹配，找到与之最相似的人脸特征。
5. 结果输出：根据匹配结果输出最终的识别结果，判断该人脸是否属于已知的身份。
二、应用场景人脸识别系统的解决方案可广泛应用于以下场景：1. 安防领域：用于视频监控中，实时对比和识别监控区域内的人脸，将异常人员和黑名单人员及时报警。
2. 身份识别：用于售票、通关、考勤等场景，实现快速准确的人员身份识别，提高办事效率。
3. 金融支付：通过人脸识别技术，实现无感支付，用户可以通过刷脸完成消费，提高用户支付的便捷性和安全性。
4. 智能门禁：替代传统的门禁卡和密码，通过人脸识别技术，实现更为安全和方便的门禁管理。
5. 公安犯罪侦查：通过人脸识别系统，辅助公安机关进行犯罪嫌疑人的追踪和查找，提高破案率。
三、优点人脸识别系统解决方案有以下几个优点：1. 高准确性：人脸识别技术在准确率方面已经达到了较高水平，可以快速准确地进行身份鉴别。
2. 非接触性：与传统的身份识别方式相比，人脸识别系统无需接触传感器，可以在更远的距离上进行识别，提高了用户的使用体验。
人脸识别智能监控系统解决方案
人脸识别智能监控系统解决方案首先，人脸识别智能监控系统需要搭建一套完整的硬件设施。
包括高清摄像头、服务器、存储设备等。
摄像头需要具备较高的像素和帧率，以保证对人脸图像进行清晰的采集。
服务器需要具备强大的计算能力，能够实现对大量人脸图像的实时处理和识别。
存储设备需要具备较大的容量，以保存监控到的人脸图像和相关数据。
其次，人脸识别智能监控系统需要进行人脸检测和识别算法的研发。
人脸检测算法用于对监控画面中的人脸进行定位和检测，确保能够准确捕捉到人脸图像。
人脸识别算法则用于对捕捉到的人脸图像进行特征提取和比对，从而实现对人脸的准确定位和识别。
这些算法需要进行大量的训练和测试，以提高准确率和鲁棒性。
另外，人脸识别智能监控系统还需要具备实时预警和记录的功能。
当系统监测到异常行为或陌生人脸时，能够及时给出预警，并将预警信息发送给相关人员。
同时，系统还需要能够实时记录监控到的人脸图像和相关信息，以方便后续的溯源和分析。
最后，人脸识别智能监控系统需要进行系统的集成和部署。
将上述硬件设施、算法和数据库管理系统进行整合，确保系统能够正常运行。
同时，要进行系统的优化和调试，以提高系统的性能和稳定性。
系统部署后，还需要进行实时监控和维护，及时处理系统出现的问题和异常。
综上所述，人脸识别智能监控系统的解决方案涉及硬件设施的搭建、人脸检测和识别算法的研发、数据库管理系统的建立、实时预警和记录的功能设计，以及系统的集成和部署。
这些方案的实施，能够有效提升安防能力，保证人员安全。
人脸识别智能监控系统解决方案
智能监控系统的应用场景
安全保卫
用于重要设施、关键区域的安 全保卫，防止非法入侵和破坏
活动。
商业场所
在商场、超市等商业场所，用 于防盗、客流统计等，提高安 全管理水平。
公共交通
在机场、火车站等公共交通场 所，用于监控人流、保障公共 安全。
家庭应用
在家庭环境中，用于家庭安全 监控、看护老人和儿童等。
系统功能模块
实时监控
人脸比对系统能够实Fra bibliotek捕捉监控画面中的人脸信息 。
系统能够将捕捉到的人脸与数据库中的人 脸进行比对。
报警功能
系统能够在发现异常情况时发出警报。
数据分析
系统能够对捕捉到的人脸数据进行深入分 析，提供有价值的信息。
系统实施步骤
需求分析
明确系统的功能需求和性能要求。
系统设计
根据需求分析结果，设计系统的架构和功能模 块。
03
人脸识别智能监控系统解决方案
系统架构设计
人脸识别模块
负责捕捉、分析和比对人脸信息，是整个系 统的核心部分。
网络通信模块
负责数据的传输，需具备高效、稳定和安全 的特点。
数据存储模块
用于存储捕捉到的人脸数据以及比对结果， 需具备大容量和高可靠性。
用户界面模块
提供友好的用户界面，方便用户进行操作和 查看。
系统稳定性和可靠性问题
总结词
系统稳定性和可靠性问题也是人脸识别智能监控系统需要克服的难题。
详细描述
由于人脸识别技术涉及到大量的数据处理和传输，因此需要保证系统的稳定性和可靠性，避免出现数 据丢失或识别错误的情况。解决方案包括采用高可用性的硬件设备和软件架构，以及进行充分的测试 和验证，确保系统的稳定性和可靠性。
利用人工智能技术开发智能化的人脸识别门禁系统
利用人工智能技术开发智能化的人脸识别门禁系统智能化的人脸识别门禁系统是利用人工智能技术，通过识别人脸特征来实现自动门禁控制的一种先进技术。
随着科技的不断发展，智能化的人脸识别门禁系统已经在各个领域得到广泛应用，比如企事业单位、公共场所以及住宅小区等等。
本文将探讨人脸识别技术的原理、应用和前景。
首先，人脸识别门禁系统的核心技术是人脸特征识别。
该技术通过摄像设备采集人脸图像，利用图像处理、模式识别和机器学习等技术，对人脸进行特征提取和匹配，从而实现对人脸身份的确认。
人脸识别技术通常包括图像采集、预处理、特征提取和匹配等步骤。
在图像采集过程中，摄像设备需要采集到清晰、完整的人脸图像；预处理阶段主要对图像进行去噪和修正，以提高识别的准确性；特征提取阶段则是将人脸图像转换成数字编码表示，常用的方法有主成分分析和小波变换等；最后，在匹配阶段，系统会将图像特征与数据库中已有人脸特征进行比对，从而确认身份的真伪。
其次，人脸识别门禁系统的应用场景广泛。
首先，在企事业单位中，人脸识别门禁系统可以取代传统的门禁卡，使员工进出更加便捷、快速，并且避免了门禁卡的遗失和泄露安全的问题。
其次，在公共场所，如机场、车站、商场等，人脸识别门禁系统可以提供更加优质的服务，节省人力资源，提高检测效率，为大量人员进出提供更好的安全保障。
此外，人脸识别门禁系统也逐渐应用于住宅小区和写字楼，通过识别住户和租户的脸部特征，确保安全性和便利性的同时，提高了管理效率。
人脸识别门禁系统的发展前景广阔。
随着人工智能技术的不断突破和创新，人脸识别技术得到了更加精确和准确的提升。
未来，人脸识别门禁系统将进一步实现全自动化和智能化的发展。
例如，结合人脸识别技术与大数据分析，可以实现对人员流动的智能监控和统计分析，从而为企业和公共场所的管理提供更加准确、全面的数据支持。
另外，结合人工智能和物联网技术，人脸识别门禁系统还可以与其他智能设备进行联动，比如智能家居、智能安保等，构建更加智能、便捷的生态系统。
人脸识别智能支付系统解决方案
人脸识别智能支付系统解决方案简介人脸识别智能支付系统是一种新型的支付方式，它通过人脸识别技术实现了快速便捷的支付过程，不需要现金、银行卡或手机，用户只需要进行面部识别即可完成付款。
本文将介绍如何构建一个完整的人脸识别智能支付系统。
技术实现人脸识别智能支付系统的核心技术是人脸识别。
可以通过以下步骤实现：1. 预处理：对图像进行裁剪和归一化处理，尽可能去除背景噪声。
2. 特征提取：使用深度研究算法提取人脸的特征，将其转化为向量。
可以使用现成的训练好的神经网络模型，如FaceNet等。
3. 识别：将用户拍摄的人脸图像与已有的人脸库进行比对，找到最佳匹配结果。
除了人脸识别技术外，还需要搭建完整的支付系统，包括账户验证、订单处理、支付记录等功能。
可以使用现有的支付平台API 进行集成。
优点人脸识别智能支付系统相比传统支付方式有以下优点：1. 安全性更高：不需要使用银行卡或手机号等容易丢失、被盗的信息。
2. 方便快捷：只需要进行面部识别即可完成付款，不需要携带现金或银行卡。
3. 实时反馈：用户可以立即知道付款是否成功。
应用场景人脸识别智能支付系统可以用于以下场景：1. 自助餐厅、超市等场所的结账付款。
2. 公共交通工具上的车费支付。
3. 商场、影院等娱乐场所的消费支付。
风险控制人脸识别智能支付系统虽然方便快捷，但也存在一些潜在的风险。
为了避免出现不必要的损失，需要采取以下措施：1. 数据保护：保存用户的人脸信息需要采取严格的保密措施，避免信息泄露。
2. 图像识别精度：系统需要保证人脸识别的准确度和鲁棒性，避免因模糊、光线等问题导致识别失败。
3. 身份验证：需要与用户的账户进行有效验证，避免他人冒充。
结论人脸识别智能支付系统是一种创新的支付方式，可以为用户提供更加便利和安全的支付体验。
但是在应用时需要注意风险控制和数据保护等问题，才能更好地发挥其优势。
人脸识别智能监控系统解决方案
人脸识别智能监控系统解决方案人脸识别智能监控系统解决方案随着科技的发展和人工智能的应用，人脸识别技术逐渐成为越来越多领域的关键技术之一，尤其在安全监控领域得到了广泛的应用。
传统的监控系统往往因为画面模糊、分辨率低等问题，无法对行人、车辆等监控对象进行准确的识别和跟踪。
而人脸识别技术则可以通过摄像头实时采集和处理画面，对进出场所的人员进行准确的识别，从而为安全管理和防范犯罪提供有力的支持。
基于这种背景，人脸识别智能监控系统逐渐得到了广泛的应用。
本文将介绍一种人脸识别智能监控系统的解决方案，从硬件设备、软件系统、数据存储等方面进行阐述，帮助用户进一步了解该系统的功能和应用领域。
一、硬件设备人脸识别智能监控系统的核心硬件设备主要包括摄像头、计算平台和人脸数据库等。
其中，摄像头是该系统的核心部件之一，其主要任务是通过视频流采集进出场所的人员画面，为计算平台提供数据源。
计算平台则负责对摄像头采集的数据流实时进行处理和计算，通过人脸检测、人脸识别和行为分析等算法，对进出场所的人员进行自动识别和跟踪。
人脸数据库则存储了系统中使用的人脸特征数据，便于系统进行人脸匹配和认证操作。
在摄像头的选型上，一般要考虑其分辨率、网络带宽和辐射照度等因素。
高分辨率的摄像头可以提高人脸识别系统的精度和可靠性，但也会带来更高的网络负载和系统复杂度。
此外，为了适应不同的应用场景，摄像头还需要具备抗干扰、防水防尘等特点，以确保系统的稳定性和长期运行。
二、软件系统人脸识别智能监控系统的软件系统是实现系统功能的关键组成部分。
该系统的软件可以分为三个主要部分：机器学习算法、人脸检测和人脸识别。
机器学习算法主要用于系统中的特征提取和分类工作。
在特征提取的过程中，该系统通常采用深度学习算法，从而提取出人脸的特征向量。
在分类的过程中，则可以采用支持向量机、朴素贝叶斯等算法，对人脸进行分类和识别。
人脸检测是人脸识别系统的重要功能之一。
它可以通过摄像头不断拍摄的视频流，实时检测进出场所的人员画面，并对其中的人脸进行定位和提取。
人脸识别门禁系统操作指南
人脸识别门禁系统操作指南（文章以指南的形式呈现，依次介绍人脸识别门禁系统的操作步骤）人脸识别门禁系统操作指南一、系统概述人脸识别门禁系统是一种高级智能安全系统，利用先进的人工智能技术，通过识别人脸特征来实现门禁控制。
本指南将详细介绍人脸识别门禁系统的操作步骤，以及相关注意事项，帮助用户顺利使用该系统。
二、登录系统1. 打开人脸识别门禁系统的应用程序。
2. 输入用户名和密码，点击登录按钮。
3. 若账号密码输入正确，系统将自动登录，进入系统主界面。
三、录入人脸信息1. 在系统主界面，点击“人脸录入”选项。
2. 在打开的界面中，选择“添加新人员”。
3. 输入人员的姓名和工号等基本信息。
4. 提示进行人脸录入后，让被录入者站在指定位置，将摄像头对准脸部，点击“开始录入”按钮。
5. 等待系统自动识别并录入人脸信息。
6. 保存录入信息后，返回系统主界面。
四、编辑人脸信息1. 在系统主界面，点击“人脸管理”选项。
2. 在打开的界面中，选择要编辑的人员。
3. 点击“编辑”按钮，可以修改该人员的基本信息。
4. 如需更新人脸信息，点击“重新录入”按钮，按照录入人脸信息的步骤重新录入。
5. 修改完成后，保存信息并返回系统主界面。
五、设置门禁权限1. 在系统主界面，点击“门禁设置”选项。
2. 在打开的界面中，选择要设置权限的人员。
3. 点击“编辑”按钮，选择该人员的门禁权限。
4. 设置完毕后，保存权限信息并返回系统主界面。
六、使用门禁系统1. 成功录入人脸信息并设置门禁权限后，可进行刷脸开门操作。
2. 在门禁设备前站立，将脸部对准门禁摄像头。
3. 系统将自动识别人脸特征，判断是否有开门权限。
4. 若有权限，门禁将自动开启，可以进入门禁区域。
5. 若无权限，门禁将保持关闭状态，请与管理员联系。
七、注意事项1. 使用人脸识别门禁系统时，请注意保持面部清洁，避免遮挡面部，确保识别的准确性。
2. 在录入人脸信息时，尽量保持自然表情，正对摄像头，以提高识别成功率。
智能人脸识别系统技术设计方案
智能人脸识别系统技术设计方案一、方案概述：智能人脸识别系统是一种基于计算机视觉技术的人脸识别系统，通过对人脸图像进行特征提取和比对，实现对人的身份的识别。
本方案旨在设计一个高效、准确、安全可靠的智能人脸识别系统，能够广泛应用于人脸识别门禁系统、人脸支付、人脸考勤等领域。
二、系统组成：1.人脸采集模块：通过摄像头获取用户输入的人脸图像；2.人脸检测模块：对输入的图像进行检测，提取其中的人脸；3.人脸特征提取模块：使用深度学习算法提取人脸的特征信息；4.人脸识别模块：将提取的特征与已有的人脸库进行比对；5.结果输出模块：输出人脸识别结果；6.数据库模块：存储用户的人脸特征信息和相关用户信息；7.用户界面模块：提供用户交互接口，方便用户进行注册、信息查询和配置等操作。
三、技术实现：1.人脸检测：采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法，通过训练数据集进行模型训练，实现对人脸的准确检测和定位。
2. 人脸特征提取：使用深度学习算法中的Siamese网络结构进行训练，将输入的人脸图像映射到一个低维度的特征空间，得到鲁棒性较高的人脸特征信息。
3.人脸识别：采用余弦相似度算法对提取的人脸特征与数据库中存储的人脸特征进行比对，并匹配出最相似的人脸特征，从而实现人脸识别。
4.数据库管理：采用关系数据库管理系统（RDBMS）来存储用户的人脸特征信息和相关用户信息，使用索引技术加速数据的检索和更新操作，提高系统的查询效率和数据一致性。
5.用户界面设计：采用图形用户界面（GUI）设计，实现用户注册、信息查询和管理员配置等功能，提供友好的操作界面，方便用户使用。
四、性能评估：1.准确性评估：采用标准数据集和测试数据进行模型训练和测试，计算系统的准确率、召回率和F1得分等指标，评估系统的人脸识别准确性。
2.效率评估：基于实际使用场景，进行多用户并发测试，评估系统的处理速度、响应时间和吞吐量等性能指标，保证系统能够在高负载下正常工作。
人工智能人脸识别技术原理
人工智能人脸识别技术是一种基于人脸特征进行身份验证或识别的技术，其原理主要包括以下几个关键步骤：
1.人脸检测：首先，系统需要从图像或视频流中检测出人脸的位置。
这通常涉及使用
对象检测算法（如基于卷积神经网络的算法）来定位图像中的人脸区域。
2.人脸对齐：检测到人脸后，需要将人脸进行对齐，即调整人脸的姿势和大小，使得
人脸在接下来的特征提取步骤中更容易比较和匹配。
3.特征提取：接下来，系统会从对齐后的人脸图像中提取特征。
传统方法包括使用主
成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等技术，而现代方法则通常使用深度学
习模型（如卷积神经网络）来学习人脸特征表示。
4.特征匹配：提取到的人脸特征会与数据库中存储的已知人脸特征进行匹配。
通过计
算特征之间的相似度或距离，可以确定待识别人脸与已知人脸的匹配程度。
5.身份验证或识别：最后，系统会根据特征匹配的结果来进行身份验证或识别。
身份
验证通常是指确认某人是否为已知身份，而识别则是指在多个候选人员中确定该人
的身份。
总的来说，人工智能人脸识别技术通过人脸检测、对齐、特征提取、特征匹配和身份验证/识别等步骤，实现了对人脸图像的自动分析和识别，广泛应用于安防监控、手机解锁、门禁系统等领域。
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在我们生存的这个地球上，居住着近65亿人，每个人的面孔都由额头、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、双颊等少数几个区域组合而成，它们之间的大体位置关系也是固定的，并且每张脸的大小不过七八寸见方，然而，它们居然就形成了那么复杂的模式，从而形成了在这个世界上找不出两张完全相同的人脸的结论。
那么，区分如此众多的不同人脸的“特征”到底是什么？能否设计出具有同样的人脸识别能力的自动机器？这种自动机器的人脸识别能力是否能够超越人类自身？人脸识别技术是21世纪十大高科技之一，保护信息安全日益成为IT产业的重要课题。
生物识别在我国的发展从2003年开始进入第三轮的快速发展期，产品体系建立，技术标准逐渐完善，行业内企业数量继续增加，产品成本大幅度下降，技术获得市场认可，各领域应用趋于普及化态势，行业体系亦然成型。
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。
例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
中科院自动化研究所是我国最具权威的生物特征识别认证科研机构，中国自动化学会、中国图像图形学会、国家自然科学基金委员会、中国科学院、清华大学、北京大学、浙江大学、武汉大学、西北大学、广东中山大学等一批高校及国际生物识别领域著名学者、权威专家对我国在生物识别领域的发展起到了积极的推动作用。
以国内顶级科研单位、著名高校的生物特征识别科研成果为依托，北京中科模识科技有限公司、长春鸿达、西安青松、中科奥森、北京数字指通软件技术有限公司、北大高科、杭州中正生物认证有限公司、北京行者、上海银晨科技、道肯奇等一批生物识别领域的高新技术公司慢慢发展起来，带动着行业的发展。
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像预处理、以及人脸识别（身份确认或者身份查找）。
系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图像或者相应的编码，而其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
目前人脸识别的算法有四种：基于人脸特征点的识别算法、基于整幅人脸图像的识别算法、基于模板的识别算法、利用神经网络进行识别的算法。
人脸识别目前主要应用于1、门禁系统：受安全保护的地区可以通过人脸识别辨识试图进入者的身份。
2、摄像监视系统：在例如机场、体育场、超级市场等公共场所对人群进行监视，以达到身份识别的目的。
例如在机场安装监视系统以防止恐怖分子登机。
3、网络应用：利用人脸识别辅助信用卡网络支付，以防止非信用卡的拥有者使用信用卡等。
4、娱乐。
据商务通讯公司(# # Co. Inc.)预测，到2007年欧美整个生物特征识别市场规模有望达到34亿美元以上，其中人脸识别市场将占据35%左右的市场份额（约为12亿美元）。
在过去的数年里，这一市场平均每年以29.1%的速度在高速增长，其中人脸识别技术市场在过去四年中每年的增长速度为31.5%至33.3%之间，明显高于整个市场的增长速度。
相关的市场预测数据并未包含构成完整的生物特征识别系统的周边设备、系统运行软硬件平台、网络环境。
按常规来推断，生物特征识别系统中与生物特征识别技术直接相关的部分成本一般占整个系统造价的20%-25%左右，那么保守地估计，整个生物特征识别系统到2007年将形成年销售136-170亿美元的市场，其中人脸识别市场将形成年销售47.6-59.5亿美元的市场规模。
据上海银晨科技预测，在我国相关领域的行业市场（如公安、国安、军队、金融等），人脸识别系列产品的市场总容量即在100万套以上。
到2007年，以上五大门类的人脸识别产品预计将形成人民币112.2亿的市场规模，其中包括构建人脸识别系统的外设及软硬件运行环境。
按照每年平均30%的增长速度来预测，到2010年人脸识别产品将形成人民币246.5亿的市从中国目前各生物识别技术市场占有率看，人脸识别占有率仅为2%，和指纹识别市场应用相比，几乎可以忽略不计。
与目前世界生物识别技术市场人脸识别为占有率16%相比，2%的占有率说明中国人脸识别市场潜力更大，13亿人口也决定了中国是未来全球最大的生物识别技术市场。
2. 技术专利及证书：3.竞争优势：现国内拥有人脸识别技术产品的有上海银晨（此公司于1999年成立，产品价位为4万-8万元人民币）、上海（北京）海鑫（产品价位为10万-40万元人民币）其他公司或研究院产品。
尽管目前国内外都没有完整的一套人脸识别技术标准，无法从权威机构认证哪一家技术为最优秀，但是本公司将产品、技术的应用环节进行了一一测试，对比国内知名的人脸识别公司或研究所的产品或技术后发现，我司的多项测试都领先（我们可以提供测试方案）。
4.前景：人脸识别技术所涵盖的市场领域巨大，可广泛应用于娱乐行业、办公行业、安防行业、金融行业、电信行业、电子行业及教育行业等多个领域。
不遗余力地研发各款人脸识别产品，广泛应用于诸多行业；同时，我们也会以技术授权或技术合作的方式，通过借助第三方品牌的优势力量，与各行业中的领先者共同开拓人脸识别行业市场！5 合作项目：5.1 运作项目：5.1.1 人脸识别考勤机利用人脸作为考勤者的特征密码，所以非接触，无后期耗材。
它由考勤机、考勤管理系统两大部分组成，考勤机完全脱离PC机独立工作，日常考勤由考勤机完成，可随时将考勤数据传送到PC机，根据已设定的考勤规则完成考勤数据的汇总统计，并自动产生考勤详细报表和月报表，并可以自动选择报表的具体内容。
5.1.2 人脸识别办公门禁系统独有的自主研发、自主知识产权的人脸识别专利核心技术，由专用硬件和算法软件构成，是世界上最准确迅速、安全可靠的人脸识别系统。
具有如下独有特点：世界上最准确迅速的人脸识别系统。
不受环境光线的影响，可在0.0000 -- 60,000 Lux 照度下正常工作,使用自然方便。
提供辨识真人/照片的防伪措施，确保系统安全可靠，不受妆容等表象特征的影响。
5.1.3 全球人脸识别身份证人脸识别系统可以轻松解决模拟画像和视频监控的人脸识别，根据公安机关需要移动办公的特点，还可通过手机照相进行人脸识别查询。
也就是说，该系统具有无线人脸的识别功能，应用手机拍摄人脸图像，通过无线传输，发送到人脸识别系统进行人脸识别，并把识别结果（包括人脸识别数据库中的人脸图像和个人身份档案）发回手机。
值得一提的是，该系统具有文档资料和人脸图像混合的识别查询功能，这项功能有助于提高查找犯罪嫌疑人的准确率。
5.1.4 人脸漫画项目传感器自动完成图像输送，人脸识别软件对图像进行人脸捕捉定位后提取人脸模块与漫画特征模块进行匹配，完成人脸变漫画的过程。
再在自动进行发型、衣服、背景配对，可多种选择，后续也可自行配对。
总时间为一秒内完成。
5.1.5 智能小区出入控制应用项目智能小区出入控制系统安全等级高，人脸识别技术是最高等级的生物识别技术之一，优于指纹、IC卡、密码器、钥匙等一般传统手段；使用便利，不需携带任何附加物品，直接用自己的手指考勤开门，使用非常方便、快捷。
智能小区出入控制系统节约成本，无需任何介质开门，人员变动时不需更换任何物理部件，如门锁、钥匙、IC卡等。
智能小区出入控制系统可根据各种情况设置人员的门禁权限，包括不同时段，不同的门禁点等条件。
智能小区人脸门禁识别系统可根据情况设置门的状态，包括安全状态，休眠状态，打开状态等。
智能小区出入控制系统可以查询各种报表，包括正常事件、异常事件、人员区域变动事件。
智能小区出入控制系统各站点都通过TP/TCP网络标准联结管理中心,具有强大的数据接口功能，可以和其他智能楼宇系统如信息系统、监控系统、可视对讲系统等很好的融合起来，实现统一管理；各站点设有可靠的主机系统，可保证即使管理中心出现故障时，它们也能独立工作。
智能小区出入控制系统模块化的结构，利用标准的可更换的电子部件，很容易进行系统的升级与扩充，从而减少维护费用。
智能小区出入控制系统功能强大的、可靠的中央管理中心可以监控所有的远端的站点；完善的数据库管理及各种报表的产生。
智能小区出入控制系统管理中心软件都是基于最新的# #软件开发，并采用大型#数据库，具有兼容性强、界面友好、易于操作等特点。
5.2 后期研发项目：5.2.1 人脸识别家用门锁：人脸识别家用门锁是将人的脸当作“钥匙”开门的锁具，是现代高科技智能化的先进产品，智能锁与机械锁、电控锁、智能卡锁相比，堪称“门上霸王”，是专门为别墅及高档豪华楼盘量身打造的一款高科技门锁产品，它采用人脸、密码、钥匙三种方式开锁，可以和智能家居系统连接在一起实现如可视对讲开门、报警等多种功能。
此种锁多用于是高档楼盘、公寓、别墅住宅用户及企业所在办公场所的高级、重要部门，是提高楼盘整体素质和价值的大卖点。
5.2.2 人脸识别ATM取款机：人脸识别是依据人的面部特征来进行身份鉴别的生物识别技术，比密码、身份证、指纹、笔迹这些传统的“通行证”具有更高的安全性。
在银行卡上储存进人脸的生物特征，取款时该系统会自动进行比对，客户可以不输入密码，仅凭人脸在ATM机上实现自由存款和取款。
5.2.3 人脸识别PC端运用：通过认证前的人脸特征取样,把取样数据储存在PC端内。
每次认证时,通过PC端的比对与认证,将认证信息输出告之用户。
主要可运用于:密码管理、加密认证管理等。
主要有以下优势：1、可完成图像加密功能；2、可完成时时、时间戳的加密功能；3、以人脸的唯一性为特征进行必对，可以做到明码加密；4、可兼容多种安全芯片进行多种加密技术。
5.2.4 人脸识别投票选举认证系统：世界各国、各地区选举的频率为几年一次，但每次选举时难以避免一人多次投票的不公正现象，到目前为止，没有一种能解决此类问题的方案。
大部分地区还在使用登记签名的传统方式来尽量避免。
原因选举投票时，人员规模相当庞大，一千万以上的基数使得所有生物识别系统都无能为力，处理速度、认证准确率都成为瓶颈。
但能准确反映个人特征的，只有生物识别系统。
现在通过高精度的人脸识别仪加上指纹识别仪，用叠加的方式一次完成身份识别，而且制造成本极其低廉。
5.3 人脸识别技术二期开发：3.3.1 人脸识别算法二期开发：1、重新构架修正人脸训练算法；2、进行更多人次、更多种环境变化、距离变化、角度变化的建库工作；3、重新训练人脸算法后生成新的人脸识别算法。
5.3.2 人脸识别算法嵌入式二期开发：1、对TI公司的DM642以外的其它系列进行开发，主要是解决成本下降；2、对其它平台的主控芯片进行研发，解决多用途的适应性；3、对各种应用平台搭建各种嵌入式更适合的应用人脸识别算法。