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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。
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准，该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率（FAR，又称误识率，把某人误识为其他人）”和“拒真率（FRR拒真率，本人注册在底库中，但比对相似度达到不预定的值）”，来作为评判依据。
山东弘灿智能科技有限公司是一家从事智能停车场管理系统研发、开发、生产、销售、施工于一体的综合性企业。基于对电子、智能和信息化技术的深刻理解，协助客户提高停车场管理效率、增强安保能力、提升安全级别。为客户量身打造出一套技术质量可靠的产品，全面的应用解决方案和完善的服务。 公司主要致力于：车牌号识别系统、智能道闸、停车场收费管理系统、通道闸、蓝牙远距离停车场系统、智能小区一卡通系统、电动伸缩门、岗亭、旗杆、岗亭、护栏。
