分项逐步实施企业一卡通系统的特点决定了其实施不可能一步到位。我们建议企业在做好了整体性规划后对一卡通系统进行分步实施。工地实名制闸机一方面让使用者有一个逐步适应的过程。另一方面在使用过程中可以及时发现一些问题便于对及时修整实施计划对后续的子系统提出设计和修改意见，让其适合企业需要。
我们深知技术服务无止限、服务质量无止境，我们将凭借着“专业专注、主动服务”的客服理念和“倾听客户意见，维护客户权益，提高客户满意度”的客服宗旨，相信通过精诚能与您共创美好未来，实现我们的“共同进步、共享成功”。
深入3D动态人脸识别技术
基于深度学习，世纪晟科技作为3D动态人脸识别技术领域*，以3D人脸识别算法为核心技术，沿承深厚的AI算法技术积累，提供比绝大多数识别技术要高精确度、高识别率的3D动态人脸识别技术。
（一）动态3D人脸识别大体流程
人脸检测→活体检测→3D人脸建模→特征点提取→特征点比对→识别输出结果
（二）基于深度学习的动态3D人脸识别技术步骤
1、基于深度学习的动态3D人脸识别技术——人脸检测
人脸检测的目的就是在一张图中找到所有的人脸，世纪晟科技采用了MTCNN（多任务级联卷积网络）人脸检测算法，解决了传统算法对环境要求高，人脸要求高，检测耗时高的弊端。
2、基于深度学习的动态3D人脸识别技术——活体检测
在生物识别系统中，为防止恶意者和窃取他人的生物特征用于身份认证，生物识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。
3、基于深度学习的动态3D人脸识别技术 一 3D人脸建模
人脸建模任务即根据输入的人脸图像，自动定位出面部关键特征点，如眼睛、鼻尖、嘴角点、眉毛以及人脸各部件轮廓点等。
4、基于深度学习的动态3D人脸识别技术 一 特征点提取
定位并返回人脸五官与轮廓的关键点坐标位置。关键点包括人脸轮廓、眼睛、眉毛、嘴唇以及鼻子轮廓；世纪晟科技采用DeepID征提取+softmax分类的方式，提取人脸中200多个关键点，达到，高识别率的效果。
5、基于深度学习的动态3D人脸识别技术 一 特征点比对
通过之前的处理方式，将整体特征点结合局部特征点，进行三维人脸识别，输出比对结果。
为了进一步提高服务素质和拓展服务范围，我们推出了个性化服务：根据客户的实际情况，为客户量身定务方案和解决方案;为客户提供有效快捷的一站式外包服务：响应及时，综合服务。
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