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由于科技發展，人臉識別技術發展迅速，識別率準確性幾乎可以接近100%的準確性。但是也有一些因素，會影響識別的準確性。
一、光線變化
光照變化是影響人臉識別精度的最重要因素。因為臉是三維結構，光投射的陰影可以增強或削弱原來臉的特征。特別是在夜間，光照不足造成的臉部陰影會導致識別率急劇下降，使系統難以滿足實際需要。同時，理論和實驗也證明了同一個體在不同光照下的差異大于同一光照下的不同個體。
二、面部表情的變化
面部表情的變化是由不同的表情組成的，包括嘴、臉頰、眼睛、眉毛和前額。人的情感表達是通過區域的肌肉局部變形來實現的。這些轉變的實現角度這不是一個簡單的翻譯，而是旋轉剛度的變化。面部肌肉因局部變形而改變的表現方式被認為是面部特征的一部分，因此很難區分功能型態之間的差異是否是由于不同的面部或表情的改變，所以很難分類和識別。
三、背景與附著物
背景比較雜亂的地方 識別會有一定的影響，如果帶了眼鏡，留了胡須，如果角度沒弄好 也會有一定的影響。
人臉識別可視門禁系統將會越來越普及，同時還會有更多的功能，比如語音識別功能、手機app遠程控制、抓拍、物業商城，手機云可視等，我們在選擇產品的時候，一定選擇大型品牌生產廠家，這樣產品質量，售后服務、方案設計等環節才能得到保障。
人臉識別終端以高性能處理器為平臺，依托行業領先的深度學習算法，具備萬級人臉庫、高于99%的識別準確率、毫秒級識別速度，活體檢測等特點。人臉識別終端能適應90%以上的室內及室外使用環境，結合實時人臉檢測、本地1：N比對和人證比對技術，實現常客模式、預約模式、訪客模式等多種驗證方式自由切換。適用于各類社區、寫字樓、工地、酒店、學校、景區的人行道閘場景。
(1) 行業領先的深度學習算法
I) 活體檢測算法，杜絕非人臉欺騙
II) 人臉檢測耗時約30ms，最快＜10ms
III) 特征提取加人臉庫比對耗時＜180ms
IV) 質量評價算法，耗時＜2ms
V) 人臉識別準確率＞99.7%
VI) 算子與芯片深度結合，算法芯片化，大幅提升芯片算力
(2) 萬級人臉庫，毫秒級識別
I) 支持2萬本地人臉庫的1：N動態識別
II) 斷網也能識別，開閘時間＜1s
(3) 抗逆光，滿足90%以上的場景需求
I) 采用人臉識別專用攝像頭，大幅降低逆光對人臉的影響，確保人臉采集質量
(4) 精品工藝，持久耐用；極簡化部署，安裝操作僅需4步
I) 聘用國內頂尖工業設計團隊，采用工業級材質、航空級工藝匠心打造
II) 極簡化部署安裝，應用程序功能完善，快速完成中小型系統搭建
III) 支持SDK二次開發
1.1產品介紹
1.2產品特點
產品展示圖：
