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近年來，利用神經網絡深度學習技術，人類從算法層面解決了人工智能圖像領域度差的問題。解決了算法層面的難題后，如何實現人工智能產品的落地應用成為了人工智能領域面臨的又一重大挑戰。實際上，在人工智能產品硬件化和實際落地的過程中，芯片起著至關重要的作用。
人臉識別已經成為人工智能技術的落地風口之一，隨著人工智能和深度學習技術的逐漸成熟，人臉識別的商業化落地開始加速，人臉支付、人臉門禁、刷臉考勤、刷臉登錄，越來越多的智能場景被解鎖。
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動態人臉識別與靜態人臉識別主要的技術差別？
動態人臉識別是一種基于深度學習的快速動態人臉提取、識別方法。特點是對輸入的人臉圖象或者視頻流進行人臉檢測、跟蹤、識別，通過篩選截取出一定像素大小人臉圖像即可以進行識別，被檢測的人或物體不要配合。而靜態識別是早期的紅外識別，需要被檢測人或物體配合。一般公司的考勤打卡機，采用的大多數是靜態紅外識別，有紅外燈，拍攝紅外照片，臉要對著設備，才能進行識別。
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