光看一个人的照片，判断性别可能出错，判断年龄就更容易出错，其实对于机器来讲，也是一个猜的过程，只不过猜的精准度比人眼观察会高一点，但是要求完全正确，这件事情肯定是做不到的，因为实际情况里人也做不到。
因此，我们需要关注的是使用人脸识别技术的原因，就是机器不会疲劳，始终保持高识别率，这是人眼做不到的。
设备自2017年研发成功后投入使用，目前已经历经两代产品。
早在20世纪50年代，认知科学家就已着手对人脸识别展开研究。20世纪60年代，人脸识别工程化应用研究正式开启。当时的方法主要利用了人脸的几何结构，通过分析人脸特征点及其之间的拓扑关系进行辨识。这种方法简单直观，但是一旦人脸姿态、表情发生变化，则精度严重下降。人脸识别算法基于仿生动态识别检测。设备检测到动态人脸，会持续对每帧图像（抓拍照片）中的人脸进行特征提取，与照片底库内的所有注册照片进行比对，两张照片中的人脸比对高于分数阈值（如80分），则判定抓拍照中的人脸与底库中的人员是同一人。
目前实现的算法，是基于RGB、红外双摄像头同时采集人脸，进而通过算法判定。按照前述原理，人脸身份判定是基于抓拍照片的。抓拍照片中的人脸，面部过暗或明暗不均、运动导致的模糊、与注册照差异过大等，都会导致误识别或无法判定人员身份。从人眼的角度理解，一个人脸部太暗或明暗不均、运动中、与旧照差异过大等原因，也会导致人眼无法判定人脸身份。
云开放平台，提供丰富、标准的API功能接口，第三方基于接口开发软件系统，将人脸识别技术集成到研发系统，以满足个性化场景需求。简单理解，广州动态人脸识别考勤系统，开放平台存储数据，调用接口可以获取、操作数据。
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近年来，动态人脸识别考勤系统价格，人工智能的概念随着“阿尔法狗”战胜围棋世界之后，吸引了全世界的眼球。但是在实际场景应用中，棋局总是千变万化，往往需要有一双“眼睛”来告诉人工智能到底应该如何判断局势。动态人脸识别技术，正好解决了这个问题。与传统的人脸识别技术不同，动态人脸识别不需要目标近距离站定配合看向某一个点，也不需要光线恒定，就算目标微也能正常识别。
静态人脸识别是在特定的区域或范围之内，动态人脸识别考勤系统设计，进行识别，也就是说识别对角、距离、位置的要求会比较高。静态人脸识别的特点在于用户容量小，比较适合一些小型公司的考勤之类的使用，由于是静态的，所以价格相对也比较便宜。图片识别率较高，可达到95%以上。
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人脸辨认，是依据人的脸部特***息进行身份辨认的一种生物辨认技能。用摄像机或摄像头收集含有人脸的图画或视频流，并主动在图画中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技能，一般也叫做人像辨认、面部辨认。人脸辨认体系首要包含四个组成部分，分别为：人脸图画收集及检测、人脸图画预处理、人脸图画特征提取以及匹配与辨认。
随着人脸识别技术的成熟，现今的人脸识别算法识别率、识别速度、误判率等各项指标的优异性日益展现。为了能够更好的满足客户需求，我们从场景使用痛点出发，以技术牵引需求导向，设计有针对性的解决方案，以实现人脸识别系统实用化。因此，现正式推出近红外 可见光人脸识别功能一体机。
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