1. 智能人脸识别系统需要那些硬件组成
智能人脸识别系统需要那些硬件组成？
（1）人脸识别可视对讲机
（2）室内分机（自主选择搭配）
（3）手机
（4）中控管理机
2. iphonex怎么设置人脸识别 人脸识别功能设置方法攻略
人脸识别效果对摄像机和服务器的配置要求很高，如果acer的摄像头像素很高，电脑配置也很高的话，可以安装人脸识别软件，登陆系统界面后就能进行一些基本功能操作设置，如果设备达不到要求，建议还是不要使用。。。
3. NVR人脸识别怎么配置
2018/10/12 11:30:00 中国安防行业网 关键字： 浏览量： 129
主要特性
•支持嵌入式Linux系统，工业级嵌入式微控制器
•支持人脸以图搜图
•支持人脸视频录像摘要回放
•支持轨迹视频录像摘要回放
•支持WEB、本地GUI界面操作
•可接驳支持ONVIF、RTSP协议的第三方摄像机和主流品牌摄像机
•支
企业名称:深圳市万佳安物联科技股份有限公司
产品概况：
主要特性
•支持嵌入式Linux系统，工业级嵌入式微控制器
•支持人脸以图搜图
•支持人脸视频录像摘要回放
•支持轨迹视频录像摘要回放
•支持WEB、本地GUI界面操作
•可接驳支持ONVIF、RTSP协议的第三方摄像机和主流品牌摄像机
•支持TCP/IP、DHCP、PPPOE、FTP、DNS、DDNS、NTP、UPNP、SMTP、ONVIF网络协议
•支持最大25路网络视频接入
•支持2MP IPC分辨率接入
•4路2MP@25FPS回放
•支持1路VGA，1路HDM输出
•支持2个内置SATA接口，单盘容量支持10T
•支持2个USB接口
•支持手机客户端远程登录(苹果/安卓)
关键技术指标：
参数名 参数值
盘位 2
VGA 1路
HDMI 1路
HDMI1
(画面分割) 1、4、8、9、16、25分割
主处理器 工业级嵌入式微控制器
操作系统 嵌入式Linux实时操作系统
操作界面 WEB、本地GUI
网络协议 TCP/IP、DHCP、PPPOE、FTP、DNS、DDNS、NTP、UPNP、SMTP、ONVIF
网络视频接入 25路
网络带宽 接入100Mbps
IPC分辨率 1080P/960P/720P
人脸名单库 支持2个人脸库，单库最大支
4. 海康威视人面识别平台服务器DS-VM11B/TDSC310802533多少钱一台
摘要 你好，展开快讯
5. 大家都知道哪些人脸识别考勤系统比较好啊
FaceVisa的精准度挺高的，用在人脸考勤系统应该没问题。
6. 虹软人脸识别SDK Windows版本推荐的配置是多少
Windows x86/x64吧，具体去官网看看
7. 哪些型号的服务器适合人脸识别领域
服务器不直接面向用户，只是用来处理和存储各类来自客户端的数据。具体的应用还是由客户端来采集数据，然后上传到服务器。
8. 人脸识别的识别算法
人脸识别的基本方法
人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。
(1)几何特征的人脸识别方法
几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
(3)神经网络的人脸识别方法
神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
(4)弹性图匹配的人脸识别方法
弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。
在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。正是基于上述原因，一直到21 世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。
如果可以的话，可以Te一下colorreco，更好的技术解答。