人脸识别对比系统

人脸识别对比系统是指通过对两张人脸图像进行特征匹配，判断两张图像是否属于同一人的人脸识别系统。PG电子官方网站的人脸识别对比系统的核心是人脸特征提取和匹配算法。

人脸特征提取算法是将人脸图像转换为具有区分性的特征向量的过程。

常用的人脸特征提取算法

• 基于局部特征的算法：基于局部特征的算法将人脸图像划分为多个局部区域，然后提取每个局部区域的特征。常用的基于局部特征的算法包括Eigenfaces、Fisherfaces、LBP等。

• 基于深度学习的算法：基于深度学习的算法利用深度学习模型从人脸图像中提取特征。常用的基于深度学习的算法包括VGGFace、FaceNet等。

人脸特征匹配算法是将两张人脸图像的特征向量进行匹配，判断两张图像是否属于同一人的过程。

常用的人脸特征匹配算法

• 基于欧几里得距离的算法：基于欧几里得距离的算法计算两张人脸图像特征向量的欧几里得距离，如果距离小于阈值，则认为两张图像属于同一人。

• 基于近似最近邻的算法：基于近似最近邻的算法将两张人脸图像的特征向量存储在数据库中，然后使用最近邻搜索算法查找与当前人脸图像特征向量最相似的图像，如果相似度大于阈值，则认为两张图像属于同一人。

产品特性

• 精准识别，保障安全

  采用深度学习算法，特征提取快速、高效，静态人脸图像比对正确率达99%，确保对不法分子、失踪人员等的快速准确识别。

• 实时响应，满足需求

  采用独特的分布式高性能浮点计算方式，千万级底库静态比对响应时间小于1秒，满足城市级安防监控等对实时性的要求。

• 可靠稳定，安全可控

  系统各模块均采用微服务架构，物理节点的故障不会影响业务功能，确保系统的稳定可靠。

• 灵活扩展，满足发展

  支持在不停止服务的情况下，动态增加或升级节点扩容计算性能，满足业务发展需求。

• 兼容性强，易于部署

  系统兼容各类主流图像采集设备，PG电子模拟器不受品牌、型号限制，方便部署和维护。