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人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。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。人脸识别智能化系统的设置并非千篇一律的，而应根据工程的实际情况，如工程规模、配套设施、市场定位、用户对象、管理要求，湖北智能人脸识别一体机、规划及平面布局等等因素，湖北智能人脸识别一体机，作出有针对性的设计。人脸识别系统设计遵循技术**，湖北智能人脸识别一体机、深度学习算法、性能稳定、节约成本的原则；湖北智能人脸识别一体机

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进入人工智能产业落地期，人脸识别技术已成为安防、金融、医疗、教育、智慧城市等领域应用广的技术。小到校园甚至公厕，大到各个路口甚至人山人海的“学友演唱会”，人脸识别技术的应用，似乎体现着一个智慧城市该具备的便捷、高效、安全、文明的特点，然而也让人内心产生了不适感，仿佛自己已经无处遁形，连细微表情所透露的情绪都不被放过。 人脸识别智能化系统的设置并非千篇一律的，而应根据工程的实际情况，如工程规模、配套设施、市场定位、用户对象、管理要求、规划及平面布局等等因素，作出有针对性的设计。

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、*系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对本身的生物特征来区分生物体个体。

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人脸识别考勤机主要用于对公司员工的出勤统计,员工签到时需要通过摄像头采集到员工面部照片,再通过人脸识别算法从采集到的照片中**特征值并与数据库中预先存入的员工人脸照片的特征值进行分析比较,识别成功后报出员工的姓名,则考勤成功。人脸识别智能化系统的设置并非千篇一律的，而应根据工程的实际情况，如工程规模、配套设施、市场定位、用户对象、管理要求、规划及平面布局等等因素，作出有针对性的设计。人脸识别是社会的发展趋势。湖北智能人脸识别一体机

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