那么，針對以上這些人臉識別的難題，城威科技面對這一難題又是如何應對的呢？ 

秘籍之一采用全深度神經網絡算法

人臉識別準確的前提條件，是提取出準確率較高的人臉識別特征值，而人臉特征的提取，是通過大數據訓練出來的模型實現的。模型里面存儲的是參數值，整個訓練過程主要就是不斷調整參數值，使之達到最優。

在深度學習技術出現之前，傳統機器學習技術風靡一時，但由于隨著光線、拍攝角度、氣色、表情、化妝、配飾掛件等等的不同，同一個人的面孔照片在照片像素層面上差別很大，機器學習難以提取合適的“人臉特征值”（指用機器語言來表示人臉特征如輪廓、膚色、眼睛等），自然也沒法達到精準識別結果。

深度學習的最大優勢在于，可以由訓練算法自行調整參數權重，構造出一個準確率較高的人臉識別模型。這樣的話，只要給識別設備一張照片，即可獲取到合適特征值來進行人臉特征比對，進而提升人臉識別的準確率。

深度學習相比傳統機器學習，一個最大的優勢就是對海量數據的自學習能力。針對不同應用場景采集的人臉特征模型，如大型商超、辦公寫字樓、打卡考勤、網絡身份認證等，構建億級人臉庫數據樣本，AI后臺自動進行大數據學習訓練，算法的識別能力提升更快、識別更精準。

城威科技人臉識別設備具有人臉自學習功能，針對較難識別的人臉，一旦識別成功，設備將自動抓拍替換掉原來人臉照片，并可通過算法的不斷學習，使這張人臉在實際環境中達到識別最佳的效果。

NPU通常是指，專門針對神經網絡的計算進行加速的處理器，可以低功耗高效能地處理并行運算。其對圖像識別處理比CPU快數十倍，在人臉識別門禁產品上“算力”變強，可大幅提升對人臉特征的識別速度，在200毫秒內即可完成識別，毫無延遲感。

對注冊的圖像進行嚴格把關，針對人臉注冊圖像進行自動篩選，將影響識別的“陰陽臉”、“濃妝臉”、“面部有遮擋”等不合格人臉圖像拒之門外，保證了注冊人臉圖像的錄入質量，使識別快速、準確、穩定。

無論注冊圖像是倒立的還是橫向的，都能智能檢測旋轉成正向人臉錄入信息庫，進而保障了信息錄入的高質量。

算法可實現，使用可見光和紅外光協同進行人臉識別匹配與核準，準確分辨真實人臉和紙質/手機照片，大幅增強防偽可靠性。

對在光照不足、背光、逆光等惡劣環境下人臉圖像進行智能調節，使人臉圖像更清晰，更有利于識別，賦予人臉識別設備更強大的環境適應性。

從2016年下半年開始，人臉識別技術進入發展的快車道，2017至2020年間更是迎來了井噴式的爆發。如今，“刷臉”技術已經深入到人們生活的方方面面，成為我們智慧生活的一大潮流。

尤其在今年初的新冠肺炎疫情期間，城威科技等科技企業推出的遠距離人臉識別紅外測溫設備成為公共場所的標配，作為集成了體溫檢測與人臉識別功能的防疫利器，在全國諸多場所為疫情的有效防控做出了卓越貢獻。

在這個比拼技術的時代，以人臉識別為代表的新一代技術所驅動的產業革命浪潮已然來臨，技術研發將會成為企業發展的重要因素，以人臉識別技術為代表的各家人工智能開發團隊將以百舸爭流之勢，力爭在未來的人工智能大時代占據一席之地。

深圳市城威科技有限公司是一家專業從事人臉識別系統、停車場管理系統、智能通道閘、智能懸浮門等產品的高新技術企業。自創辦以來，公司一直追求專業、誠信、服務的企業理念。公司從用戶的實際需求出發，結合自身的發展，從工程設計、設備安裝、配制到施工、技術培訓以及售后服務，均由專業工程師傾力完成。