AI智能人臉識別是攝像頭對人臉的捕捉，然后進行分析。視頻流，對于網絡中的一些視頻，直播視頻以及遠程攝像頭都可以進行人臉捕捉然后進行分析。人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：非強制性：用戶不需要專門配合人臉采集設備，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式沒有“強制性”；非接觸性：用戶不需要和設備直接接觸就能獲取人臉圖像。AI智能人臉識別技術的重要實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法”。AI智能人臉識別如何收費

人臉提特征算法都會根據人臉五官關鍵點坐標將人臉對齊預定模式，然后計算特征。近幾年來，深度學習方法基本統治了人臉提特征算法，這些算法都是固定時長的算法。早前的人臉提特征模型都較大，速度慢，使用于后臺服務。但較新的一些研究，可以在基本保證算法效果的前提下，將模型大小和運算速度優化到移動端可用的狀態。“人臉比對”是衡量兩個人臉之間相似度的算法。人臉比對算法的輸入是兩個人臉特征（注：人臉特征由前面的人臉提特征算法獲得），輸出是兩個特征之間的相似度。AI智能人臉識別如何收費AI智能人臉識別系統的無接觸性不只是是能夠保障使用者的健康安全，也能夠做到很好的體驗。

AI智能人臉識別技術的人臉驗證、人臉識別、人臉檢索都是在人臉比對的基礎上加一些策略來實現。相對人臉提特征過程，單次的人臉比對耗時極短，幾乎可以忽略。基于人臉比對可衍生出人臉驗證、人臉識別、人臉檢索、人臉聚類等算法。“人臉驗證”是判定兩個人臉圖是否為同一人的算法。它的輸入是兩個人臉特征，通過人臉比對獲得兩個人臉特征的相似度，通過與預設的閾值比較來驗證這兩個人臉特征是否屬于同一人（即相似度大于閾值，為同一人；小于閾值為不同）。

AI智能人臉識別自助服務：如銀行的自動提款機，如果用戶卡片和密碼被盜，就會被他人冒取現金。如果同時應用人臉識別就會避免這種情況的發生。信息安全：如計算機登錄、電子政事和電子商務。在電子商務中交易全部在網上完成，電子政事中的很多審批流程也都搬到了網上。而當前，交易或者審批的授權都是靠密碼來實現，如果密碼被盜，就無法保證安全。但是使用生物特征，就可以做到當事人在網上的數字身份和真實身份統一，從而很大增加電子商務和電子政事系統的可靠性。AI智能人臉識別提供包括人臉檢測與分析、五官定位、人臉搜索、人臉比對、人臉驗證、檢測等多種功能。

AI智能人臉識別對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取：人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。AI智能人臉識別的“人臉聚類”是將一個集中內的人臉根據身份進行分組的算法。AI智能人臉識別如何收費

AI智能人臉識別系統有很多的改進。AI智能人臉識別如何收費

AI智能人臉識別的“人臉檢測”是檢測出圖像中人臉所在位置的一項技術。人臉檢測算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標序列（0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框）。一般情況下，輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形，但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形，或者是帶旋轉方向的矩形。常見的人臉檢測算法基本是一個“掃描”加“判別”的過程，即算法在圖像范圍內掃描，再逐個判定候選區域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟圖像尺寸、圖像內容相關。AI智能人臉識別如何收費