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人脸识别是未来的革命。
概述和目的
在深入探讨该主题之前，让我们向自己问一些问题，然后开始深入探讨它……！
这是什么？
为什么会出现？
在哪里使用？
我们使用此方法可获得什么结果？
我们如何实现呢？
进入本博客的旅程，这是一个连续的六个博客系列，我们将讨论有关Feynman学习技术中的面部识别，使用CNN和Python进行Open CV讨论。此外，我们需要了解有关该主题的简要信息。
使用的技术：Open CV（开源计算机视觉库）和CNN（卷积神经网络）算法。
使用的编程语言：Python
实际上是什么？
假设有两个人在某天某个时间在某个地方见面...（初次见面）
人1：先生，早上好。
第二个人：早上好。谢谢，我知道吗？
人1：顺便说一句，我是Kiran刚来这间公寓。
第二个人：好吧！
同一个人在一周后再次见面 –（下次见面）
人1：嗨，先生！你好吗？
第二个人：您好，我很好，谢谢，您呢？
在初次见面时，此人便用一些独特的身份来识别他，然后将其存储在他的记忆中。在第二次见面的地方，他直接认出了那个人并向他打招呼。
这与人脸识别系统是一种AI模型的方式相同，该模型将接受训练并在识别人的过程中充当人。这是通过对模型进行一系列训练然后使用而发生的。该系统导致了许多应用的采购。今天，我们将深入探讨该章在哪里使用？而为什么进入了存在？
技术术语：
面部识别系统是一种能够从数字图像或来自视频源的视频帧中识别或验证人的技术。面部识别系统可通过多种方法工作，但通常，它们是通过将给定图像中的选定面部特征与数据库中的面部进行比较来工作的。它也被描述为基于生物统计学人工智能的应用程序，可以通过基于人的面部纹理和形状来分析图案来唯一地识别人。  人脸识别系统
如今，面部识别技术已成为安全性的一部分，其在不同领域中的应用也日益广泛。到2022年，它将成为世界上使用最广泛的AI技术。大多数应用程序都使用了这种技术，并在行业中衍生了许多用例，其增长正在逐日增加。
考勤管理系统：
使用此AI技术，人员可以通过识别系统正面的面孔来维护员工的出勤记录，并与数据库中可用的图像进行匹配以保留其出勤记录。
由于人脸识别技术是侵入性最弱且发展最快的生物特征识别技术之一，它通过使用人脸最独特的特征来识别人脸而起作用。告别代理考勤管理。学生出勤管理系统
驾驶员监控系统：
斯巴鲁表示，称为“驾驶员聚焦”的斯巴鲁面部识别系统（驾驶员监控系统）是紧凑型SUV领域中的首个此类生物识别平台。驾驶员聚焦旨在减少在美国每天因分心驾驶而造成的1
该系统监视驾驶员的面部表情并控制发动机的速度，并在驾驶员疲倦时停止。
安全系统：
公司厌倦了记住传统密码进行访问，他们正在训练深度学习算法来识别欺诈检测，并减少了记住密码的需要，并提高了区分人脸和照片的能力。
包括性别，年龄，活力和反欺骗检测。
情绪检测系统：
这是一个从面部识别中衍生出来的情绪识别系统。它通过面部表情识别人的情感和感觉。这也出现在许多应用程序中
让我们检查一下情感是系统关键部分的几个应用程序：
从商店购买商品，客户是否满意？我们可以通过他的面部动作和表情找到它。最喜欢的商品可以过滤。
在一些餐馆用餐时发现人们的表情是否愉悦？餐馆老板可以期望食物的销售并改善其表情的顺序。
员工情绪检测，如果情绪令人沮丧和悲伤，请让系统休息一下，营造一个没有压力的环境。
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关键词：人脸识别 Feynman python 生物特征识别 计算机视觉