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現在安裝濟南人臉識別系統的地方是越來越多了，它是屬于一個新興的行業，很多人都對它的服務內容還不是很清楚，那么它究竟有哪些服務內容呢?接下來先初智能公司就帶著我們來一起學習一下。

1.濟南人臉識別系統技術提供快速、高準確率的人像檢測功能。普遍適用于圖片與實時視頻流，能夠應對復雜的光照并支持多種人臉姿態?？蓹z出不小于16*16像素的人臉，并可在移動設備上實時跟蹤人臉(20幀/秒)。

2.人臉關鍵點檢測可以準確定位面部的關鍵區域位置，包括眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴，臉部輪廓等。支持一定程度遮擋以及多角度人臉。

3.微笑分析可以準確分析出一張圖片或者視頻流中人物是否在微笑以及微笑程度。

4.面部分析技術，可以從圖片或實時視頻流中分析出人臉的性別、年齡、種族及表情。我們的技術可以快速分析攝像頭前的用戶人臉，發現其年齡、性別、表情等信息，幫助廣告、電子商務、各類應用實現個性化。其中性別準確度達96%。

盡管目標很小，但在這項議案提出之際，公眾和立法機構掀起了反對自動監控和數據收集的浪潮。舊金山、加利福尼亞州奧克蘭和馬薩諸塞州薩默維爾已經禁止包括zhifa部門在內的所有城市機構使用面部識別技術，而加利福尼亞州和密歇根州的立法者也提出了類似的暫停禁令。 這項技術的開展得到了美國jingfang的支持，目的是使用人工智能將照片或視頻與現有數據庫中的照片或視頻進行比對。它zuikaishi被用于住房項目，為居民提供無鑰匙進入住宅的便利，并在機場對乘客進行識別和篩選，認為有利于改善公共安全。金融系統中的應用人臉識別”自助終端簡單來說，就是將人臉識別系統引入到自助設備中，利用人臉識別技術將現場采集的照片與已存照片、身份照片進行比對并提供人臉相似值，工作人員即可根據相似值的高低判斷是否直接通過或進行人工審核。 但反對者認為這項技術qinfan了公民個人隱私，且容易出錯。該法案的發起人之一，眾議員YvetteD Clarke強調了種族因素，說面部識別技術在識別有色人種時可能不可靠。這項法案被提出的部分原因是最近的大西洋廣場大廈案，在該案中，克拉克區一個租金穩定發展項目的租戶提起susong，阻止在那里安裝面部識別技術。 在該議案提出之際，美國民眾和立法機構也掀起了關于是否應該大規模使用面部識別技術的討論。包括舊金山在內的美國3個城市已經禁止包括zhifa部門在內的所有政府機構使用人臉識別技術，而加利福尼亞州和密歇根州的立法機構也提出了類似的暫停禁令。

當下，人工智能已經成為人人口中耳熟能詳的熱門詞匯。但大多數圈外人并不知道，這個誕生于70年前的技術，曾經遭受三起三落，直到深藍打敗國際象棋和近年來阿爾法Go多次打敗圍棋，借助深度學習，人工智能再次成為行業的寵兒。

實踐是檢驗真理的標準，知行合一才能正確感知并改變世界。在人類探索世界的歷程中，互聯網的文本超鏈接世界中，信息與人之間的鴻溝正在被填滿，但這只是“小乘”境界；感知更廣闊的世界，需要將更多圖形、視頻富媒體信息進行結構化，并被人類獲取，這才是“大乘”境界。集中管理：本系統中前端現場設備，各分系統集中于中間統一控制，可以在中間實施對所有遠端設備的控制、設置，以保證系統的有序、可靠、方便的發揮其管理職能。

產業升級正在從機器時代進化到機器人時代。誰能讓機器擁有人類的識別能力，在無處不在的非結構化的圖形視頻海洋里，重新構建新的信息結構和秩序，并為人類服務，誰就真正開啟了人工智能時代的大門。