人脸识别软件
人脸识别软件介绍如下： 1、3D人脸识别app 是一款好玩有趣的刷脸工具。第一次打开3D人脸识别app使用，必须要先记录你的脸型。第二次长按提示区，就能完成脸部扫描即刻解锁。3D酷炫组合，带你近距离体验最尖端的科技，与手机一起化身特工组合。 2、瑞为人脸锁app 是一款手机解锁应用，瑞为人脸锁app帮助用户保护手机隐私，人脸识别，再也不用担心手机借给其他人会被查看一些个人隐私了。 3、人脸考勤app 是一款效率办公应用，是个人脸识别考勤系统。人脸考勤app基于目前先进的人脸识别技术，结合网络和GPS定位，实现简单的安卓手客户端人脸考勤功能，旨在让系统考勤识别准确迅速。 4、咪咕人脸识别app 是一款趣味类的软件，通过咪咕人脸识别app你可以测试你和小伙伴的年龄颜值等等，蛮有意思的。 5、脸谱锁屏app 是一款可以用人脸识别解锁的客户端软件，脸谱锁屏更好的保护您手机隐私安全 ，通过密码和人脸识别方式解除锁屏，是特别的有趣。
人脸识别软件
人脸识别软件如下： 1、Ageitgey Ageitgey是最流行的免费人脸识别软件，它在GitHub上也有37.6k的星星。该软件可以通过Python API或其二进制命令行工具使用。这个平台有关于安装的所有说明，这使得它更加有趣和流行。 2、CompreFace CompreFace于2020年在GitHub上发布，拥有约900颗星星。它是少数几个只需一个docker compose命令即可使用的自托管REST API自由人脸识别软件之一。该软件可以识别多个视频流中的人脸。CompreFace还有一个用于管理用户角色和面部集合的UI。 3、DeepFace DeepFace于2020年在Github上发布，拥有约1100颗星星。这个免费的人脸识别软件支持不同的人脸识别方法，如FaceNet和Insightface。 4、FaceNet FaceNet是一个由谷歌研究人员创建的免费人脸识别程序，它是一个开源Python库，实现了该程序。FaceNet具有很高的准确性，但唯一的缺点是它没有RESTAPI。 5、InsightFaceInsightFace 是另一款免费人脸识别软件，拥有约800颗星星。该软件使用最新和准确的人脸识别方法。
人脸识别系统品牌商，请问国内比较厉害的人脸识别公司是哪一家？
国内人脸识别做的较好的公司有商汤科技、北京旷视科技、上海依图网络科技、阿里、腾讯。 相关介绍： 1、商汤科技： 商汤科技所推出的包括人脸识别、图像识别、文字识别、图像视频分析、图像及视频编辑、智能监控、自动驾驶、遥感、医疗影像识别等各类智能视觉技术。 2、北京旷视科技： 旷视的核心技术是计算视觉及传感技术相关的人工智能算法，包括但不限于人脸识别、人体识别、手势识别、文字识别、证件识别、图像识别、物体识别、车牌识别、视频分析、三维重建、智能传感与控制等技术。 3、上海依图网络科技： 2017年7月，依图科技在由美国国家标准技术局（NIST）主办的全球人脸识别测试（FRVT）中夺得第一，成绩在千万分之一误报下达到识别准确率95.5%，是当时全球工业界在此项指标下的最好水平。 4、阿里： 阿里旗下的阿里云基于成熟的人脸核心技术，ET的人脸识别已经覆盖了人脸检测、器官轮廓定位、人像美化、性别年龄识别、1对1人脸认证和1对多人脸识别等多个方向，结合阿里云的海量存储数据，采用业内领先的机器学习方法。 5、腾讯： 腾讯旗下的腾讯优图成立于2012年，遵循公司“一切以用户价值为依归”的理念以及“研究成果落地才能产生价值”的原则，在人脸识别、图像识别、声音识别三大领域拥有数十项领先技术，具备千亿规模的多媒体大数据计算能力。
什么是人脸识别
人脸识别指的是： 人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫作人像识别、面部识别。 人脸识别的技术特点： 1、非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”。 2、非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。 3、并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别。
人脸识别系统主要包括哪几部分？
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。