建筑施工工地電纜被盜是一個令人頭疼的老問題，公司利用生產(chǎn)樓層呼叫器的無線技術(shù)優(yōu)勢，成功解決了該技術(shù)難題，令竊賊無從下手。
人臉識別：業(yè)界*
1、識別率更高
比以色列face.com 人臉識別系統(tǒng)準(zhǔn)確率高 25%比國內(nèi)某知名人臉識別商用系統(tǒng)準(zhǔn)確率高55%
2、識別速度更快
單臺服務(wù)器每秒可完成1500 萬次人臉比對在移動終端上人臉檢測幀率是 Google 的 3 倍
3、對人臉容忍度更高
人臉姿態(tài)變化30 度內(nèi)可識別，60 度內(nèi)可檢測人臉大小低50 像素可識別，28 像素可檢測
4、在海量（百萬級以上）人臉庫應(yīng)用場景下，人臉識別準(zhǔn)確率高達(dá) 92%
識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發(fā)型等面部遮擋的影響。
在18-50 年齡范圍內(nèi)，依舊可以保持 90%以上的識別準(zhǔn)確率。
人臉識別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成：
人臉檢測。人臉檢測器用于尋找圖像中人臉的位置，如果有人臉，就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。
人臉對齊。人臉對齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點來縮放和裁剪人臉圖像。這個過程通常需要使用一個特征點檢測器來尋找一組人臉特征點，在簡單的 2D 對齊情況中，即為尋找適合參考點的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點對齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對齊算法(如 [16])還能實現(xiàn)人臉正面化，即將人臉的姿勢調(diào)整到正面向前。
人臉表征。在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板(template)。理想情況下，同一個主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中，兩個模板會進(jìn)行比較，從而得到一個相似度分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個主體的可能性。
功能模塊：
人臉捕獲與跟蹤
人臉捕獲是指在一幅圖像或視頻流的一幀中檢測出人像并將人像從背景中分離出來，并自動地將其保存。人像跟蹤是指利用人像捕獲技術(shù)，當(dāng)*的人像在攝像頭拍攝的范圍內(nèi)移動時自動地對其進(jìn)行跟蹤。
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