内置人脸算法摄像头相机的技术原理

　　1、面部采集和预处理

　　一般情况下，内置人脸算法摄像头会使用人脸检测算法，在采集范围内扫描确定是否有人脸等检测人体特征及其相互之间的几何位置关系，定位人脸的位置和大小;此外，在实际场景中由于采集到的人脸不同，因此会受到光照环境的影响，面部表情的变化，身体的移动，眼镜口罩的遮挡，这些情况的影响，摄像头会对采集到的人脸图像进行预处理，使人脸图像能够符合特征提取标准的要求，进行人脸采集和预处理。

　　2、人脸特征提取

　　采集上报后交给后台系统进行人脸图像特征提取。由于人脸由眼睛、前额、鼻子、耳朵、嘴巴和下巴等区域主导，它们之间的位置和结构关系可以用来描述几何特征，内置人脸算法摄像头根据人脸特征点的坐标保留将人脸对齐模型，然后将人脸图像的特征计算成一串固定长度的值，俗称FaceID,FaceID对应每个人的代号，每个ID对应一个人的身份。一旦被收集，个人就不能再修改他们的脸。

　　3、人脸匹配与识别

　　只需要收集人脸信息和预先存储的人脸数据库进行搜索匹配，内置人脸算法摄像头通过设置一个阈值，与这个阈值进行相似性比较，来判断人脸的身份信息，就可以获得人脸对应的信息。

　　近年来，随着深度学习的火热发展，内置人脸算法摄像头人脸识别技术不断达到新的高度。科技巨头继续开源项目，让人脸识别、深度学习甚至人工智能似乎不再神秘。LFW(野外标记面孔:面部数据集)有99%的识别率。目前，人脸识别算法基本完全被大数据训练，算法成熟度已经很高。在一些精度不是很高的场合，ARM+DSP的处理方案成为超低性价比人脸识别的选择。

　　为什么企业要安装面部识别内置人脸算法摄像头?

　　为什么商家在做广告时如此热衷于安装面部识别摄像头，仅仅是为了统计客户流量?如果你只是在统计客流量，就没有必要使用面部识别摄像头。几年前，市场上有一些摄像头，可以通过检查人们的头和肩膀来测量客流量。更深层次的原因可能是由商业利益驱动的。

　　通过内置人脸算法摄像头识别哪些用户何时到店、到店，获取这些用户的行为轨迹，结合用户的消费信息等信息，商家可以准确地知道用户的属性。当企业获得这些信息时，他们可以创造奇迹。他们可以根据用户的喜好和档案来锁定目标用户，他们甚至可以利用杀死他们的机会，这是我们做不到的。