AI智能人臉識別人臉建模與檢索：系統可以將登記入庫的人像數據進行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板（人臉特征文件）保存到數據庫中。在進行人臉搜索時（搜索式），將指定的人像進行建模，再將其與數據庫中的所有人的模板相比對識別，將根據所比對的相似值列出比較相似的人員列表。真人鑒別：系統可以識別得出攝像頭前的人是一個真正的人還是一張照片。以此杜絕使用者用照片作假。此項技術需要使用者作臉部表情的配合動作。圖像質量檢測：圖像質量的好壞直接影響到識別的效果，圖像質量的檢測功能能對即將進行比對的照片進行圖像質量評估，并給出相應的建議值來輔助識別。AI智能人臉識別若不計入圖像縮放過程的耗時，人臉配準算法是可以計算量固定的過程。國內AI人臉識別系統

AI智能人臉識別解法將用戶交互和算法緊密結合，不同的交互方式對應于完全不同的算法。鑒于方法的種類過于繁多，這里只介紹“人臉”的概念，不再展開。學生公寓公寓樓通常根據寢室管理人員進行監管，這類方式存有相應安全風險，非常容易因為人為因素粗心大意，導致某些外來人員滲入，對學生的人身安全財產安全性造成威脅。如今盡管有許多住宿樓選用傳統式的刷卡方法實行監管，但這類方法也存有系統漏洞，比較普遍的例如卡牌遺失被別人不法運用等難題，對住宿樓也存有相應的安全風險。國內AI人臉識別系統AI智能人臉識別具有什么特點？

AI智能人臉識別利用已建成的人臉特征模板與被測者的人的面像進行特征分析，根據分析的結果來給出一個相似值。通過這個值即可確定是否為同一人。人臉識別的方法很多，主要的人臉識別方法有：幾何特征的人臉識別方法：幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系（如相互之間的距離）。這些算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。基于特征臉（PCA）的人臉識別方法：特征臉方法是基于KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種較優正交變換。

為了方便提升對寢室安全性的監管，避免外地人外來人員進到，為學生出示安全性、舒服的學習培訓衣食住行自然環境，校園內AI智能人臉識別門禁系統方案應時而生。應用校園內人臉識別系統做門禁，學生只需人臉識別便能夠輕輕松松出入。人臉識別閘機安全系數：通道體系中的所有機器設備及零配件在功能可以信賴運行的同時，還應合乎在我國或國際性相關的安全性標準，并可在非理想環境下有效運行。健壯的實時監控系統功能和聯動報警功能，充足確保應用者自然環境的安全系數。AI智能人臉識別人臉檢測算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標序列。

AI智能人臉識別可以企業刷臉考勤：用人臉識別替代指紋識別、刷工卡的方式進行考勤，實現多人同時考勤，提高防抄襲能力的同時提升考勤效率。酒店自助入住：用戶到店后主動出示身份證，通過人臉1：1的服務將用戶現成拍攝的照片與身份證信息進行比對驗證，實現自助入住民事政事自助辦理：原本繁瑣費時的窗口業務辦理，轉為線上自助辦理（如制卡、社保核身），保證用戶身份真實性的同事，很大縮短業務處理時間。人臉識別基于引導的面部分析技術，提供包括人臉檢測與分析、五官定位、人臉搜索、人臉對比、人臉驗證、檢測等多種功能，為開發者和企業提供高性能高可用性的人臉識別服務。在門禁管理中，AI智能人臉識別訪客，巡更的一體化使用讓出入特定的場合審核更加嚴格和輕松。國內AI人臉識別系統

人工智能實際上等同于機器智能，通俗的解釋就是就是賦予機器以人的智慧，讓機器像人一樣學會思考。國內AI人臉識別系統

AI智能人臉識別主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法：特征向量法：該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然后再計算出它們的幾何特征量，而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。面紋模板法：該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像部分模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外，還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。人臉識別技術的關鍵實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各部分及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。國內AI人臉識別系統