那么，针对以上这些人脸识别的难题，城威科技面对这一难题又是如何应对的呢？ 

秘籍之一采用全深度神经网络算法

人脸识别准确的前提条件，是提取出准确率较高的人脸识别特征值，而人脸特征的提取，是通过大数据训练出来的模型实现的。模型里面存储的是参数值，整个训练过程主要就是不断调整参数值，使之达到最优。

在深度学习技术出现之前，传统机器学习技术风靡一时，但由于随着光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、配饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片像素层面上差别很大，机器学习难以提取合适的“人脸特征值”（指用机器语言来表示人脸特征如轮廓、肤色、眼睛等），自然也没法达到精准识别结果。

深度学习的最大优势在于，可以由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的人脸识别模型。这样的话，只要给识别设备一张照片，即可获取到合适特征值来进行人脸特征比对，进而提升人脸识别的准确率。

深度学习相比传统机器学习，一个最大的优势就是对海量数据的自学习能力。针对不同应用场景采集的人脸特征模型，如大型商超、办公写字楼、打卡考勤、网络身份认证等，构建亿级人脸库数据样本，AI后台自动进行大数据学习训练，算法的识别能力提升更快、识别更精准。

城威科技人脸识别设备具有人脸自学习功能，针对较难识别的人脸，一旦识别成功，设备将自动抓拍替换掉原来人脸照片，并可通过算法的不断学习，使这张人脸在实际环境中达到识别最佳的效果。

NPU通常是指，专门针对神经网络的计算进行加速的处理器，可以低功耗高效能地处理并行运算。其对图像识别处理比CPU快数十倍，在人脸识别门禁产品上“算力”变强，可大幅提升对人脸特征的识别速度，在200毫秒内即可完成识别，毫无延迟感。

对注册的图像进行严格把关，针对人脸注册图像进行自动筛选，将影响识别的“阴阳脸”、“浓妆脸”、“面部有遮挡”等不合格人脸图像拒之门外，保证了注册人脸图像的录入质量，使识别快速、准确、稳定。

无论注册图像是倒立的还是横向的，都能智能检测旋转成正向人脸录入信息库，进而保障了信息录入的高质量。

算法可实现，使用可见光和红外光协同进行人脸识别匹配与核准，准确分辨真实人脸和纸质/手机照片，大幅增强防伪可靠性。

对在光照不足、背光、逆光等恶劣环境下人脸图像进行智能调节，使人脸图像更清晰，更有利于识别，赋予人脸识别设备更强大的环境适应性。

从2016年下半年开始，人脸识别技术进入发展的快车道，2017至2020年间更是迎来了井喷式的爆发。如今，“刷脸”技术已经深入到人们生活的方方面面，成为我们智慧生活的一大潮流。

尤其在今年初的新冠肺炎疫情期间，城威科技等科技企业推出的远距离人脸识别红外测温设备成为公共场所的标配，作为集成了体温检测与人脸识别功能的防疫利器，在全国诸多场所为疫情的有效防控做出了卓越贡献。

在这个比拼技术的时代，以人脸识别为代表的新一代技术所驱动的产业革命浪潮已然来临，技术研发将会成为企业发展的重要因素，以人脸识别技术为代表的各家人工智能开发团队将以百舸争流之势，力争在未来的人工智能大时代占据一席之地。

深圳市城威科技有限公司是一家专业从事人脸识别系统、停车场管理系统、智能通道闸、智能悬浮门等产品的高新技术企业。自创办以来，公司一直追求专业、诚信、服务的企业理念。公司从用户的实际需求出发，结合自身的发展，从工程设计、设备安装、配制到施工、技术培训以及售后服务，均由专业工程师倾力完成。