AI智能人脸识别如何收费

AI智能人脸识别是摄像头对人脸的捕捉，然后进行分析。视频流，对于网络中的一些视频，直播视频以及远程摄像头都可以进行人脸捕捉然后进行分析。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。AI智能人脸识别技术的重要实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”。AI智能人脸识别如何收费

人脸提特征算法都会根据人脸五官关键点坐标将人脸对齐预定模式，然后计算特征。近几年来，深度学习方法基本统治了人脸提特征算法，这些算法都是固定时长的算法。早前的人脸提特征模型都较大，速度慢，使用于后台服务。但较新的一些研究，可以在基本保证算法效果的前提下，将模型大小和运算速度优化到移动端可用的状态。“人脸比对”是衡量两个人脸之间相似度的算法。人脸比对算法的输入是两个人脸特征（注：人脸特征由前面的人脸提特征算法获得），输出是两个特征之间的相似度。AI智能人脸识别如何收费AI智能人脸识别系统的无接触性不只是是能够保障使用者的健康安全，也能够做到很好的体验。

AI智能人脸识别技术的人脸验证、人脸识别、人脸检索都是在人脸比对的基础上加一些策略来实现。相对人脸提特征过程，单次的人脸比对耗时极短，几乎可以忽略。基于人脸比对可衍生出人脸验证、人脸识别、人脸检索、人脸聚类等算法。“人脸验证”是判定两个人脸图是否为同一人的算法。它的输入是两个人脸特征，通过人脸比对获得两个人脸特征的相似度，通过与预设的阈值比较来验证这两个人脸特征是否属于同一人（即相似度大于阈值，为同一人；小于阈值为不同）。

AI智能人脸识别自助服务：如银行的自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。信息安全：如计算机登录、电子政事和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政事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，就无法保证安全。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，从而很大增加电子商务和电子政事系统的可靠性。AI智能人脸识别提供包括人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、检测等多种功能。

AI智能人脸识别对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取：人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。AI智能人脸识别的“人脸聚类”是将一个集中内的人脸根据身份进行分组的算法。AI智能人脸识别如何收费

AI智能人脸识别系统有很多的改进。AI智能人脸识别如何收费

AI智能人脸识别的“人脸检测”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。AI智能人脸识别如何收费