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專利公開趨勢分析、專利地域分布分析、技術構成分析、競爭對手分析、申請人國家申請趨勢分析、專利申請類型分析和專利法律狀態(tài)分析等，由此獲得電梯互聯網人臉識別技術的發(fā)展情況，供相關單位借鑒參考。顯示了近20年電梯互聯網人臉識別技術專利公開趨勢，如所示，本趨勢顯示了電梯互聯網人臉識別技術的相關專利年申請量在2013年前都是比較少的

簡述幾種人臉識別的主要方法：

(1)幾何特征的人臉識別方法：幾何特征可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些算法識別速度快，電梯人臉識別價格多少，需要的內存小，施工電梯人臉識別價格，但識別率較低。

(2)神經網絡的人臉識別方法：神經網絡的輸入可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區(qū)域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。

隨著經濟的發(fā)展，目前國內已有許多的住宅小區(qū)和智能化的物業(yè)管理，而在這些場合的電梯使用上還采用傳統的登記權限管理方式。目前國內主流的IC卡電梯智能管理解決方案，由于在安全管理上存在較大漏洞以及使用存在的弊端，四川電梯人臉識別，如IC卡易遺失、易、已被盜用，因此尚未普遍推廣。針對此情況，需開發(fā)電梯登記權限管理更科學，更安全的方案

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