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华慧视科技，掌握人脸识别国际领先技术
INTELLIGENT VISION TO CREAT THE WORD
公司与清华大学电子系紧密合作，拥有强大的研发能力，走上国际舞台的中国驱动力！
核心技术：
深度神经网络的概念是2006年Geoffrey Hinton等人提出来的，主要通过神经网络来模拟人的大脑的学习过程，希望能借鉴人脑的多层抽象机制来实现对图像的抽象表达。具体来说，就是通过大量的简单神经元的连接，每层神经元接收底层神经元的输入，通过输入与输出之间的非线性关系，将底层特征组合成更高层的特征表示。
深度学习神经网络算法本质是模仿人的神经元工作模式，一般包含多个隐层的神经网络。在人脸识别领域主要指CNN（卷积神经网络），是一种仿人脑的结构，用一个权值表示树突，用激励函数表示一个神经元，在一个深度网络中，有上百万的参数，这些参数在训练样本的驱使下，逐渐收敛于一个能够处理指定任务的的网络。深度学习神经网络算法将使用大量的样本来进行训练。这些特征通过欧氏距离，来判断两张人脸的相似程度，过程非常简单，并且深度网络是一个学习的过程，可以随着训练样本的增加，具有更加强大的能力。
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研发成果：
| 三维头部模型重建方法 | a.实现自动化和快速准确的进行人脸的识别 b.提高人脸在不同姿态、光照和表情条件下的识别问题 |
| 三维头部模型重建方法 | a.能进行发型建模 b.能基于侧面图像进行三维人脸重建 c.解决侧面输入图像姿态适应性差的问题 |
| 超分辨率人脸图像重建方法 | a.视频监控的人脸图像很小，无法分辨涉案人 b.低分辨率人脸图像的重建技术 c.原始图像重建的归一化人脸图像 |
| 人脸图像识别的方法 | a.基于人脸全自动定位的三维人脸识别方法 b.提出了一种人脸虚图像生成的方法 c.解决计算量大、速度慢和恢复精度差，并且需要手工定 位特征点用于初始化问题 |
| 视频人脸识别方法 | a.提高视频人脸识别方法的鲁棒性 b.提高基于映射学习方法视频人脸识别鉴别性能 |
技术应用：
基于深度学习神经网络的人脸识别技术被誉为是新一代人脸识别技术，广泛应用于公安、边防、交通、教育、医疗、金融、能源、军事、国防、反恐维稳等众多领域。
清华大学人脸识别技术已经在深圳罗湖口岸等多个地方成功使用，深圳至香港的过关安检身份识别稳定运行多年。
该项目甚至引起国家领导人的高度重视，国家前领导人胡锦涛主席专门视察该项目。而且，该技术已经在2008年奥运会期间应用于安保工作。
2008年北京奥运会主会场鸟巢已通过试用，1：1识别成功率达到99.6%。
清华大学电子工程系已使用，1：1识别成功率达到99.7%。
深圳罗湖过关口岸已使用，1：1识别成功率达到99.6%。
由华慧视科技开发出人脸识别系统，未来本系统面向国防、公安、金融系统、机场、铁路、公路等公共交通部门推广。