腾讯云-人脸识别服务平台概述

人脸识别服务平台产品概述

目录

产品简介产品概述 (3)

产品功能 (3)

产品优势 (5)

应用场景 (6)

商业 (6)

安防 (6)

娱乐 (6)

功能发布记录 (7)

产品简介

产品概述

20-01-02 14:50:34

腾讯云人脸识别（Face Recognition）是基于腾讯优图领先的面部分析技术，提供人脸检测与分析、五官定位、人脸搜索、人脸比对、人脸验证、活体检测等多种服务，支持 API 和离线 SDK 两种接入方式。人脸识别可应用于智慧零售、智慧楼宇等多种应用场景，充分满足各行业客户的人脸属性识别及用户身份确认等需求。

产品功能

人脸检测与分析

任意给定一张图片，检测其是否含有人脸，如有则返回人脸的位置、面部属性和质量信息。返回信息包括性别、年龄、表情、魅力、眼镜、头发、口罩、姿态及质量分等。详情请参考人脸检测与分析。

五官定位

对请求图片进行五官定位，计算构成人脸轮廓的90个点，包括眉毛（左右各8个点）、眼睛（左右各8个点）、鼻子（13个点）、嘴巴（22个点）、脸型轮廓（21个点）、眼珠或瞳孔（2个点）。详情请参考五官定位。

人脸比对

对两张图片中的人脸进行相似度比对，返回人脸相似度分数。详情请参考人脸比对。

若您需要判断“此人是否是某人”，即验证某张照片中的人是否是已知身份的某人，如常见的人脸登录场景，建议使用人脸验证。

若您需要判断图片中人脸的具体身份信息，如是否是身份证上对应的人，建议使用人脸核身·云智慧眼产品。

人员库管理（原个体信息管理）

建立人员库，存储人员相关信息（人脸特征、ID 等），用于人脸验证和人脸搜索。详情请参考人员库管理相关接口。

人脸验证

给定一张人脸图片和一个 PersonId，判断图片中的人和 PersonId 对应的人是否为同一人。PersonId 请参考人员库管理相关接口，详情请参考人脸验证。

和人脸比对接口不同的是，人脸验证用于判断“给定的人脸图片与 PersonId 是否为同一个人”，“此PersonId ”的信息已存于人员库中，“此PersonId ”可能存在多张人脸图片；而人脸比对用于判断两张人脸的相似度。

人脸搜索（原人脸检索）

给定一张待识别的人脸图片，在一个或多个人员库中识别出最相似的前N个人员，识别结果按照相似度从大到小排序。单次搜索的人员库人脸总数量最多可达100万张。支持对该图片中的一张或多张人脸进行搜索。详情请参考人脸搜索。

静态活体检测

静态活体检测用于对用户上传的静态照片进行人脸活体检测（检测照片中的人是否是真人）。与动态活体检测的区别是：静态活体检测中，用户不需要通过唇语或摇头眨眼等动作来识别。该功能仅用于对防攻击要求不高的场景，详情请参考人脸静态活体检测。

产品优势

20-01-03 14:35:57

精准识别

腾讯云人脸识别服务在多个国际公开竞赛中刷新纪录，人脸比对在2017年的 LFW 测评中准确度高达99.80%；人脸搜索在 MegaFace 竞赛百万规模中首选识别率达83.29%。

稳定可靠

腾讯云人脸识别服务已经通过腾讯内部产品海量用户和复杂场景验证，运行稳定、鲁棒（Robust）性强，服务可用性可达99.9%。

算法领先

基于第三代腾讯优图祖母模型，融合度量学习、迁移学习、多任务学习等多种训练手段来优化模型；针对不同场景业务的特点，定制化 finetuning 或 distilling 模型，满足业务性能与时延的双重需求。

简单易用

除了可直接调用的全面的 API 接口，人脸识别还提供了丰富多样的离线 SDK 帮助快速植入硬件设备，服务简单易用，兼容性强。

用途广泛

广泛应用于刷脸门禁考勤、安防监控、VIP 识别、人脸签到、人脸支付和人脸登录等众多场景。

实时响应

人脸识别具备高并发、高吞吐、低时延等特点，即使是百万规模人脸搜索，仍只需数百毫秒即可处理完毕，满足您的实时使用需求。

应用场景

20-01-02 14:51:10

商业

VIP 客户管理

通过人脸搜索技术，可以识别图像中的人的身份，从而对 VIP 客户给予足够的关注和重视，提升用户体验。

人流监控

通过人脸检测技术，可以轻松计算在画面里出现的人的数量，可以应用在零售行业分析货品摆放合理性，也可以应用在学校、公司、会议等场所进行出勤率统计。

广告精准投放

人脸分析技术可快速准确的分析画面中出现的人物属性，如年龄、性别等信息，在广告投放方面可以给予一定的指导。

安防

门禁系统

在小区、学校、企业等场所可以通过人脸识别辨识进入者身份。安全等级较高的地点也可以使用人脸识别门禁，未登记人员访问该地点将触发报警。

摄像监控系统

在银行、机场、体育场、商场、超级市场等公共场所对人群进行监控，以达到身份识别的目的。同时疑犯布控追踪也是较为常见的应用场景。

娱乐

相册分类

通过人脸识别与人脸搜索，可以聚合相册中相似的人脸，轻松将照片按人脸进行智能分类。

美颜美妆

五官定位技术可以精准定位五官的位置，实现人脸美颜美妆、人脸变形、人脸漫画、人脸换脸、人脸贴纸等。

功能发布记录19-09-23 16:47:54

中国农业银行无感支付服务协议

中国农业银行无感支付服务协议 尊敬的客户：为了维护您的权益，请在签署本协议前，仔细阅读本协议各条款（特别是含有黑体字标题或黑体字文字的条款），注意本协议涉及的服务方式、注意事项、权利责任等内容，关注个人金融信息保护的相关法律法规，了解自己的权利义务，合理审慎提供个人金融信息，维护自身合法权益。如对本协议有任何疑问，请向中国农业银行咨询或咨询您的律师或有关专业人士。 欢迎开通中国农业银行无感支付服务。您点击本协议下方“同意协议并开通”按钮，自助完成无感支付服务签约操作，即表示您作为我行客户已全部知晓并充分理解协议内容和含义，愿意遵守本协议，双方意思表示一致，本协议生效。 甲方：中国农业银行股份有限公司（客户绑定银行卡开户行）乙方：中国农业银行无感支付业务申办人 经甲乙双方协商一致，就中国农业银行无感支付服务(以下简称“本服务”)等相关事项达成如下协议。 第一条定义 1.1 无感支付服务：中国农业银行无感支付服务是指在绑定乙方身份信息及银行卡信息的前提下，乙方在一定额度内开通对甲方的支付授权，当乙方在合作商户进行消费时，通过对乙方的身份识别，甲方可以按照合作商户提交的扣款指令，直接从乙方绑定的银行卡账户中扣取相应消费金额至合作商户指定账户的服务，包括但不限于无感停车、无感加油、无感通行、无感洗车等现有或将来陆续上线的项目。 1.2 身份信息：指能通过该特定信息识别出乙方的身份，从而认定通过该身份作出的行为视同乙方本人行为的信息，包括但不限于乙方的车牌号码、人脸识别信息、指纹信息、手机号码等。 1.3 银行卡信息：包括但不限于乙方的姓名、身份证号码、银行卡（借记卡或信用卡）卡号、卡密码、短信动态码、有效期(信用卡可能需要提供)、CVV2码(信用卡可能需要提供)、开卡预留手机号码等信息。 1.4 合作商户：指与农业银行签订协议，通过提供消费场景合作开展无感支付服务的农业银行商户。 1.5 身份识别：指通过技术手段对乙方的身份信息进行识别，对符合识别条件或要素的行为校验通过，视同乙方本人的行为。 1.6 扣款指令：指在完成对乙方身份识别后，根据乙方在合作商户的应消费金额，向甲方发出的，在乙方绑定的银行卡账户中以消费方式扣取相应金额以完成支付的指令。 第二条申请 2.1乙方申请开通本服务，同意将乙方填写的相关身份信息及绑定银行卡信息，提供给甲方。当乙方在合作商户进行消费时，乙方授权甲方根据扣款指令，在乙方不刷卡，不验证乙方银行卡密码、短信验证码或其他口令的情况下，从乙方绑定的银行卡账户中划扣相应款项至合作商户指定账户以完成支付。乙方同意承担由此产生的一切法律后果。 2.2 乙方确保在申请本服务时绑定的银行卡为乙方本人的银行卡，并确保使用银行卡的行为合法、有效，未侵犯任何第三方合法权益，否则因此造成甲方、合作商户及任何第三方损失的，乙方应负责赔偿并承担全部法律责任。 2.3 乙方同意在申请本服务过程中，准确提供相关身份信息及银行卡信息，保证信息的真实、合法、有效、完整，并授权甲方收集乙方的支付终端设备、地理位置等信息，同时应及时更新乙方的身份信息及银行卡信息。因乙方未及时更新身份信息及银行卡信息，导致本服务无

人脸表情识别

图像处理与模式识别 ------人脸表情识别介绍摘要：人脸表情是我们进行交往和表达情绪的一种重要手段，不经过特殊训练，人类对其面部表情往往很难掩饰，所以，通过对人脸表情进行分析，可以获得重要的信息。人脸表情识别是人机交互的智能化实现的一个重要组成部分，也是模式识别、图像处理领域的一个重要研究课题，近几年来，受到了越来越多的科研人员的关注。 本文综述了国内外近年来人脸表情识别技术的最新发展状况，对人脸表情识别系统所涉及到的关键技术: 人脸表情特征提取，做了详细分析和归纳。 关键词：人脸定位；积分投影；人脸表情识别；流形学习；局部切空间排列Abstract:Facial expression is a kind of important means that we communicate and express the special training, People often difficult to conceal their facial , by the analyzing facial expression, we can obtain important information. Facial expression recognition is an important component that the implementation of human-computer interaction, and an important research topic in the field of pattern recognition, image processing, in recent years, more and more researchers focus on this topic. In this paper,we present the latest development of this area,and give a detailed analysisand summary for facial

面部识别的理论概述

通过人的面部特征去再认的能力，也就是对于面部区别性特征的视觉加工能力是人类社会相互作用的基础。人们对于面部识别能力的发展一直有着浓厚的兴趣，尤其是关于儿童的知觉能力何时才能达到成人水平这个问题更是认知心理学所关注的重点。尽管所有的实验研究都显示出在儿童早期的面部识别能力从童年期到青春期一直在持续地快速发展，但最近的一些研究得出了新的结论。儿童在实验环境中对面部记忆的再认能力会显著的提高，大约经过5年时间也就是在青春期晚期达到成人水平。这不仅仅是记忆现象，在进行知觉面部差异的任务中，5岁儿童和成人几乎表现出了同样的水平。在这里我们要说明的问题是为什么这种延迟发展会在儿童执行任务中发生。从文献中，我们确定了两个基本的理论，第一是面部特殊知觉理论，学者们认为一个非常重要的因素是持续不断发展的面部特殊知觉机制；第二是认知的一般发展理论，认为在儿童早期面部知觉能力就已经成熟，在以后任务执行中所有的发展都反应在全面认知机制的提高上，例如视觉注意、外显记忆能力等等。我们所感兴趣的是面部识别的认知机制，这里介绍了两种理论，分别是布鲁斯-杨面孔识别认知模型和交互激活与竞争模型。 一、面部识别的发展理论 （一）面部特有知觉发展理论 尽管我们承认婴儿早期知觉的发展，但是面部特有知觉发展理论者认为面部知觉本身的发展要持续到儿童期晚期， 这是因为对于面部经验的不断延伸所导致的。面部编码能力的持续提高直接源于在知觉任务（如面部识别）中能力的提高以及记忆的提高，例如，对于新面孔提供了更多的有利编码的因素，或在与干扰物比较时能提取得更准确。 关于面部知觉本质的变化，有三种不同的观点［1］ 。一种观点认为是因为在整体/构造加工过程中的进步（因此被称作整 体加工过程）。关于这种面部识别的“特殊”方式的准确本质还不能全部明了，但是以下两个方面已经被研究者广泛认可：（a ）对于整个面部信息具有很强的知觉整合；（b ）当面部空间特征偏离基本的一级结构时，将以“二级”方式进行加工（例如， 两眼，高于鼻子，高于嘴）。另一种理论认为知觉整合和对空 间信息的编码是两个相互独立的部分。第三种理论提出针对 所有的面部信息包括空间信息具有专门的整合表征系统。重要的是，后两种理论都赞同整体加工在刺激物倒置时更敏感。 对于成人而言，整体加工与几个标准范式相联系。面部 产生不成比例的倒转时将影响再认记忆［2，3］。如果物体在学习 和测验时都倒置，那么关于这种物体的记忆将比在垂直条件下的记忆要差，但是倒置效应对面部（25%减量）比对其他许多种类的物体的影响更大。权威的假设认为这种现象的发生是因为整体加工操作只适用于垂直的面部，研究支持了这样的结论——当使一个人的脸的上半部分和另一个人的脸的下半部分结合在一起时，这种组合的影响将使其知觉为一个“新人”，并且比在不组合的条件下去认出上半部分的脸更困难。在整体—部分效应中的孤立的条件下对于面部部分的记忆（比尔德鼻子与约翰的鼻子）比与原来整个面部有联系（比尔德鼻子在比尔的脸上与约翰的鼻子在比尔的脸上）的条件下的记忆更差。在部分与整体这两个变量间，对于面部的部分（比尔的鼻子）记忆，当在整个面部空间改变（比尔的鼻子在比尔的德脸上而眼睛分的更开）的条件下比在未改变整个面部空间的条件下的记忆更差，这个结论与大多数其他证实在具有准确空间的垂直面部下具有更好的敏感性的研究相一致。在垂直面部上产生的整体效应在面部倒置、合成脸和其他物体包括房子、车、狗出现时，不论是新手还是内行，都会消失或者减少。 对于儿童而言，一个早期发展理论认为整体加工最早在 10个月左右就出现了。最近的一些研究提出［1］，在儿童早期，整体加工的一些方面就已经成熟，但是其余的关于面部经验 的扩充方面将持续发展直至青春期。并且明确提出关于整体加工的哪些方面将发展，包括Carey 和Diamond 的“神秘因素”，及Mondloch et al 提出的对于面部特征空间的敏感性。关于面部特有知觉发展理论的第二种说法——“面部空 间”也将得到发展，它也被命名为多纬度的空间。空间编码的自然属性将区分不同的脸，每一个个体是一个点，且中心是通常的面部。面部空间已经用来解释若干成人面部识别的特性，比如典型与特色脸效应、漫画讽刺效应、对有吸引力脸的偏好 和适应余波［4］。同时，其他种类的效应——比起个体专有种类 第24卷第2期2011年2月 长春理工大学学报（社会科学版） Journal of Changchun University of Science and Technology （Social Sciences Edition ）Vol.24No.2 Feb.2011 面部识别的理论概述 ［摘要］目前关于面部识别能力的发展理论仍处于争论之中，其中具有代表性的两种理论分别是面部特有知觉发展理论和一般认知发展理论。在此对这两种理论进行了详细论述。同时，介绍目前面部识别领域中两个主要的认知模型，分别是布鲁斯—杨的面孔识别认知模型和伯顿与布鲁斯的交互激活与竞争模型。未来的研究仍将围绕着面部知觉的数量或质量随着年龄增加是否有变化而进行。［关键词］面部识别；整体加工；结构编码［中图分类号］G40-06 ［文献标识码］A ［作者简介］王海静（1984-），女，硕士，研究方向为学前儿童心理发展与教育。王海静王志丹（西北师范大学教育学院学前教育系，甘肃兰州，730070）（西北师范大学教育学院心理系，甘肃兰州，730070）

开题报告：人脸识别

北方工业大学 本科毕业设计（论文）开题报告书 题目：基于直方图差值比较方法的人脸识别系统指导教师： 专业班级： 学号： 姓名： 日期：2013年3月20日

一、选题的目的、意义 近些年来，有关人脸的处理已受到广大研究人员越来越多的重视，如人脸识别、人脸定位、面部表情识别、人脸跟踪等。人脸处理系统在安全系统的身份认证、智能人机接口、图像监控、视频检索等领域有着广泛的应用前景。 此外在进行人工智能的研究中，人们一直想做的事情就是让机器具有像人类一样的思考能力，以及识别事物、处理事物的能力，因此从解剖学、心理学、行为感知学等各个角度来探求人类的思维机制、以及感知事物、处理事物的机制，并努力将这些机制用于实践，如各种智能机器人的研制。 同时，进行人脸图像识别研究也具有很大的使用价依。如同人的指纹一样，人脸也具有唯一性，也可用来鉴别一个人的身份。人脸图像的自动识别系统较之指纹识别系统、DNA鉴定等更具方便性，因为它取样方便，可以不接触目标就进行识别，从而开发研究的实际意义更大。并且与指纹图像不同的是，人脸图像受很多因素的干扰:人脸表情的多样性;以及外在的成像过程中的光照，图像尺寸，旋转，姿势变化等。使得同一个人，在不同的环境下拍摄所得到的人脸图像不同，有时更会有很大的差别，给识别带来很大难度。因此在各种干扰条件下实现人脸图像的识别，也就更具有挑战性。 人脸图像识别除了具有重大的理论价值以及极富挑战性外，还其有许多潜在的应用前景，利用人脸图像来进行身份验证，可以不与目标相接触就取得样本图像，而其它的身份验证手段，如指纹、眼睛虹膜等必须通过与目标接触或相当接近来取得样木，在某些场合，这些识别手段就会有不便之处。

人脸识别技术的应用背景及研究现状

1．人脸识别技术的应用 随着社会的不断进步以及各方面对于快速有效的自动身份验证的迫切要求，生物特征识别技术在近几十年中得到了飞速的发展。作为人的一种内在属性，并且具有很强的自身稳定性及个体差异性，生物特征成为了自动身份验证的最理想依据。当前的生物特征识别技术主要包括有：指纹识别，视网膜识别，虹膜识别，步态识别，静脉识别，人脸识别等。与其他识别方法相比，人脸识别由于具有直接，友好，方便的特点，使用者无任何心理障碍，易于为用户所接受，从而得到了广泛的研究与应用。除此之外，我们还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到有关人的性别，表情，年龄等诸多额外的丰富信息，扩展了人脸识别的应用前景。当前的人脸识别技术主要被应用到了以下几个方面：（1）刑侦破案公安部门在档案系统里存储有嫌疑犯的照片，当作案现场或通过其他途径获得某一嫌疑犯的照片或其面部特征的描述之后，可以从数据库中迅速查找确认，大大提高了刑侦破案的准确性和效率。 （2）证件验证在许多场合（如海口，机场，机密部门等）证件验证是检验某人身份的一种常用手段，而身份证，驾驶证等很多其他证件上都有照片，使用人脸识别技术，就可以由机器完成验证识别工作，从而实现自动化智能管理。 （3）视频监控在许多银行，公司，公共场所等处都设有24小时的视频监控。当有异常情况或有陌生人闯入时，需要实时跟踪，监控，识别和报警等。这需要对采集到的图像进行具体分析，且要用到人脸的检测，跟踪和识别技术。 （4）入口控制入口控制的范围很广，既包括了在楼宇，住宅等入口处的安全检查，也包括了在进入计算机系统或情报系统前的身份验证。 （5）表情分析根据人脸图像中的面部变化特征，识别和分析人的情感状态，如高兴，生气等。此外，人脸识别技术还在医学，档案管理，人脸动画，人脸建模，视频会议等方面也有着巨大的应用前景。 2．人脸识别技术在国外的研究现状 当前很多国家展开了有关人脸识别的研究，主要有美国，欧洲国家，日本等，著名的研究机构有美国MIT的Media lab,AI lab,CMU的Human-Computer I nterface Institute，Microsoft Research,英国的Department of Engineerin g in University of Cambridge等。综合有关文献，目前的方法主要集中在以下几个方面： （1）模板匹配 主要有两种方法，固定模板和变形模板。固定模板的方法是首先设计一个或几个参考模板，然后计算测试样本与参考模板之间的某种度量，以是否大于阈值来判断测试样本是否人脸。这种方法比较简单，在早期的系统中采用得比较

人脸识别智能商业解决方案销售合同(标准版)

甲方合同编号： 乙方合同编号： 人脸识别智能商业解决方案销售合同 与 北京XX科技有限公司 年月日

人脸识别智能商业解决方案销售合同 人脸识别智能商业解决方案销售合同 甲方：【】 注册地址：【】 通讯地址：【】 联系人：【】 电话：【】 Email：【】 乙方：北京XX科技有限公司 注册地址： 通讯地址： 联系人： 电话： Email： 鉴于乙方具有为甲方提供相关人脸识别技术解决方案交付、服务或集成等能力，甲方同意与乙方签订关于人脸识别技术解决方案合同。为明确双方的权利义务，保证双方的合法权益，促进双方友好合作，甲乙双方本着诚实信用的原则，根据《中华人民共和国合同法》及其他有关法律法规的规定，经协商一致，于年月日在北京市海淀区签订如下协议，以资共同遵守。 第一条产品和服务价格 1. 市场价格 元（大写：元整） 甲方应在本合同生效后的十个工作日内向乙方的上述账户支付前述全部合同价款的 个工作日内给甲方开具正式发票。 第二条付款、交付和安装 1. 甲方付款

A. 付款时间： 甲方应当在采购内容确认后的五个工作日内，向乙方支付其购买人脸识别技术解决方案全部款项，具体金额以采购订单或发票为准。 B. 付款方式： 甲方应当通过银行转账等方式向乙方的以下银行账户支付其根据本合同应向乙方支付的所有价款，双方另有约定的除外。 开户名称：北京XX科技有限公司 开户行名称： 账户号码： 2. 乙方交付 A. 交付日期及地点： 乙方应当在收到相关价款后的十个工作日内将甲方所购买的人脸识别技术解决方案送至甲方指定的： B. 发票开具： 乙方应当在收到甲方支付的全部合同价款后的五个工作日内给甲方开具正式发票。 C. 所有权转移： 乙方在收到甲方支付的所购人脸识别技术解决方案的全部价款之前的交付行为并不视为产品所有权的转移，双方另有约定的除外。 3. 安装调试 乙方将提供在甲方指定所具备安装条件要求（包括不限于：电源、网线、墙体打孔、壁装等）环境下的人脸识别技术解决方案的安装调测服务。 如甲方需乙方提供相关对安装环境的改造工作，则将由工勘后的实际情况乙方收取额外的现场环境的改造费用。 第三条保修、培训和服务 1. 保修 A. 保修期 乙方对所售的人脸识别技术解决方案提供 1 年保修，保修期从乙方为其客户安装验收合格之日或乙方提供相关产品后的第 31 个日历日起算，以先到者为准。 B. 保修范围

表情识别技术综述

表情识别技术综述 摘要：表情识别作为一种人机交互的方式，成为研究的热点。基于对表情识别的基本分析，文章重点介绍了面部表情识别的国内外研究情况和面部表情特征的提取方法。 关键词：表情识别；特征提取；表情分类。 前言：进入21世纪，随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展，整个社会的自动化程度不断提高，人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力，将从根本上改变人与计算机之间的关系，使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础，是计算机理解人们情感的前提，也是人们探索和理解智能的有效途径。如果实现计算机对人脸表情的理解与识别将从根本上改变人与计算机的关系，这将对未来人机交互领域产生重大的意义。 正文：一、面部表情识别的国内外研究情况 面部表情识别技术是近几十年来才逐渐发展起来的，由于面部表情的多样性和复杂性，并且涉及生理学及心理学，表情识别具有较大的难度，因此，与其它生物识别技术如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等相比，发展相对较慢，应用还不广泛。但是表情识别对于人机交互却有重要的价值，因此国内外很多研究机构及学者致力于这方面的研究，并己经取得了一定的成果。 进入90年代，对面部表情识别的研究变得非常活跃，吸引了大量的研究人员和基金支持。美国、日本、英国、德国、荷兰、法国等经济发达国家和印度、新加坡都有专门的研究组进行这方面的研究。其中MIT的多媒体实验室的感知计算组、CMu、Ma州大学的计算机视觉实验室、Standford大学、日本城蹊大学、大阪大学、ArR研究所的贡献尤为突出。 国内的清华大学、哈尔滨工业大学、中科院、中国科技大学、南京理工大学、北方交通大学等都有专业人员从事人脸表情识别的研究，并取得了一定的成绩。在1999年的国家自然科学基金中的“和谐人机环境中情感计算理论研究”被列为了重点项目。同时中国科学院自动化所、心理所以及国内众多高校也在这方面取得了一定的进展。2003年，在北京举行了第一届中国情感计算与智能交互学术会议，会议期间集中展示了国内各研究机构近几年来从认知、心理、模式识别、系统集成等多种角度在情感计算领域取得的研究成果，一定程度上弥补了我国这方面的空白。国家“863”计划、“973”项目、国家自然科学基金等也都对人脸表情识别技术的研究提供了项目资助。 二、面部表情特征的提取方法 表情特征提取是表情识别系统中最重要的部分，有效的表情特征提取工作将使识别的性能大大提高，当前的研究工作也大部分是针对表情特征的提取。 目前为止的人脸面部表情特征提取方法大都是从人脸识别的特征提取方法别演变而来，所用到的识别特征主要有:灰度特征、运动特征和频率特征三种阎。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理，利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别，速度快是其显著特点。在具体的表情识别方法上，分类方向主要有三个:整体识别法和局部识别法、形变提取法和运动提取法、几何特征法和容貌特征法。 整体识别法中，无论是从脸部的变形出发还是从脸部的运动出发，都是将表情人脸作为一个整体来分析，找出各种表情下的图像差别。其中典型的方法有:基于特征脸的主成分分析(prineipalComponentAnalysis，pCA)法、独立分量分析法(Indendent ComPonent Analysis，ICA)、Fisher线性判别法(Fisher’s Linear Discriminants，FLD)、局部特征分析(LoealFeatureAnalysis，LFA)、Fishe诞动法(Fisher^ctions)、隐马尔科夫模型法(HideMarkovModel，HMM)和聚类分析法。

人脸识别文献综述

文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外，本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System，简称FRS)，必然要综合运用以下几大学科领域的知识： 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机

人脸识别

人脸识别项目 一、目的 用有监督学习机制设计并实现模式识别方法，用于进行人脸面部特征识别，如性别（男性、女性）、年龄（儿童、青少年、成年、老年）、佩戴眼镜（是、否）、戴帽子（是、否）、表情（微笑、严肃）等。 二、内容 人脸识别是模式识别的一个重要的应用领域。其识别过程包括：特征提取与选取、分类（包括训练与测试）、分类器性能评估。 三、数据 四个文本文件： faceR: 训练数据，100个属性（其中第一个属性是编号，其余99个是本征脸(eigenface) 属性参数，共2000个人脸的数据。 faceS: 测试数据，100个属性（其中第一个属性是编号，其余99个是本征脸(eigenface) 属性参数，共2000个人脸的数据。 faceDR: 对faceR文件中的每一个人脸数据的说明。 faceDS: 对faceS文件中的每一个人脸数据的说明。 提示：由于数据是真实数据，会有以下情况： 1）有缺失数据（如1228, 1808, 4056, 4135, 4136, and 5004），建议将有缺失数据的人脸记录不予考虑 2）有错误数据，建议对有错误的人脸记录不予考虑 原始数据：各个人脸的原始图象数据在目录rawdata中 四、要求 1）将数据导入MATLAB 2）确定分类的目标（可以是下面的一个目标，或多个目标的组合） a)性别（男性、女性） b)年龄（儿童、青少年、成年、老年） c)佩戴眼镜（是、否） d)戴帽子（是、否） e)表情（微笑、严肃）等。 3）选用一种分类算法（距离分类器、Bayes分类器、SVM、ANN 或Decision Trees），先用faceR中的数据对分类器进行训练，然后用faceS中的数据对训练好的分类器 的性能（分类准确率）作出评估。当然，有些分类算法需要验证数据，可以根据需 要从faceR或faceS中随机抽取验证数据，验证数据的数据量应该不少于500个人 脸记录。 4）用MATLAB编程实现模式识别的整个过程（可以直接调用相关的函数）。 5）完成项目报告，具体内容包括： a)模式识别问题的说明,重要是说明分类的目标 b)模式识别过程的说明：采用何种分类算法，改算法的基本原理，是否进行了特 征提取或特征选取，程序的基本流程框图，训练的结果，测试的结果，分类器

腾讯云架构高级工程师认证(TCP-架构方向)真题

腾讯云架构高级工程师认证（TCP-架构方向）真题 1. 人工智能是指通过计算机、生命科学等技术手段使机器具备感知、分析、推理和决策等人工智能的产品和相关服务的总称。 人工智能和机器学习，深度学习，这两个概念关系密切，以下对这三者之间的关系描述正确的是哪一项？（） A 人工智能属于机器学习的一个分支 B 人工智能，机器学习和深度学习是三个并行的技术 C 机器学习和深度学习都属于人工智能的技术 D 机器学习是深度学习研究中的一种技术 解释：C 2. 数据计算从技术上大致可以划分为离线计算和实时流式计算两种，以下选项中属于离线计算解决方案的是哪一个？ A Sparkstreaming

B MapReduce C Flink D Storm 解释：B，其他都是支持流计算。 3. 云原生架构涉及众多技术，包括：容器化、微服务、DevOps等等，以下哪些选项属于微服务架构的主流框架？（） A Spring Cloud B MapReduce C Fink D Service Mesh 解释：AD，Spring Cloud和Service Mesh是微服务的主流框架，其中SC仅支持Java，SM 支持跨语言。 4. 某电商企业的元IT架构是传统耦合架构，在传统耦合架构中，客户在电商网站中下订单购买一台手机，订单系统接收到请求后，立即调用系统库存接口，库存减一。但这种模式存在库存压力大，库存系统无法访问则订单失败等等风险。因此，该企业决定更改应用架构以应对高峰流量。如下图所示，通过消息服务队列将系统解耦。以下选项中，对该架构描述正确的是哪一项？（）

A CMQ提供同步的通信协议，让库存系统和订单系统能够同时工作，互不影响，实现系统解耦 B 在新的应用架构下，订单系统写入CMQ消息队列后，需要等待库存系统响应，才能进行完成订单 C 在新的应用架构下，用户咋已下单时库存系统宕机，也不影响正常下单，订单系统写入CMQ消息队列后，无需再关心其他后续操作，实现订单系统与库存系统的应用解耦 D 消息丢lieCMQ是消息存储是单机内存，是一个故障单点，有可能导致订单系统和库存系统的数据丢 解释：C，异步、不需要响应（生产者-MQ-消费者）、底层多冗余，HA机制。 5. 某些企业为了适应业务需求，可能需要构建混合云，混合云的应用场景多样，以下选项中哪一项不属于混合云的重要应用场景 A 灾难恢复 B 数据共享 C 负载扩容 D 数据备份 解释：B，其余三点皆混合云的核心场景

人脸检测综述_孙宁

2006 年 12 月JOURNAL OF CIRCUITS AND SYSTEMS December, 2006 文章编号：1007-0249 (2006) 06-0101-08 人脸检测综述* 孙宁1,2，邹采荣2，赵力1,2 （1. 东南大学学习科学研究中心，江苏南京 210096；2. 东南大学无线电工程系，江苏南京 210096） 摘要：人脸检测研究在近二十年的时间内取得了长足的进步，并且作为安控、人机界面、人类情感研究系统的重要组成部分得到了广泛的应用。该文首先对人脸检测所面临的问题进行了探讨，并将人脸检测方法分为：基于几何特征的方法、基于肤色模型的方法、基于统计理论的方法三个方面进行了阐述。分析了相关的理论及算法，对各个方法的优缺点进行了比较。最后，对人脸检测今后的研究方向进行了讨论。 关键词：人脸检测；人脸识别；机器学习；模式识别； 中图分类号：TP391 文献标识码：A 1 引言 观察一个人的面部可以自然的，无侵犯性的了解到一个人的很多信息，比如：身份，性别，年龄，情感等等。因此，在过去三十多年[1]的时间里人们对人脸检测和人脸识别始终保持着浓厚的研究兴趣。随着近些年来国际形势的变化，特别是9.11事件之后，各国对自身重要设施的安保性能越发重视，也积极研发了一些自动人脸识别系统并投入实用。比如，美国Identix公司的FaceIt[2]系统，该系统基于局部特征分析（LFA），能在不同的光照，肤色，姿态，表情情况下得到良好的检测性能。我国的生物特征认证与安全技术研究中心（CBSR）则在2004年成功研制出了基于人脸、指纹、虹膜三种识别方法的快速通关系统（MRTD）[3]，取得了国际先进的整体性能。 任何人脸识别系统首先都需要从输入信息中获取人脸的位置、大小。因此，人脸检测是人脸识别系统的第一个步骤，这一步骤的所获得的精度与速度直接影响整个系统的性能。此外，人脸检测的应用也大大超越了人脸识别系统的范畴，在人脸表情识别系统，基于内容的检索，视频会议，三维人脸模型等方面也有重要的应用价值。 人脸的自动检测是一类具有很大挑战性的问题，其主要难点在于：（1）人脸是一类高度非刚性的目标，存在相貌，表情，肤色等差异，（2）人脸上可能会存在一些附属物，诸如，眼镜，胡须等。（3）人脸的姿态变化万千，并且可能存在遮挡物。（4）待检测图像性质的差异。比如：待检图像的分辨率；摄录器材的质量等；（5）光源的种类和角度。不同种类和角度的光源会对待检测的人脸产生不同性质的反射和不同区域的阴影。 针对以上问题，各国的科研人员作了很多的研究，国外比较著名的有CMU，MIT,UIUC等，国内的有微软亚洲研究院、中科院自动化研究所、清华大学等。此外，每年在国际国内的相关期刊和会议上都有大量的关于人脸检测的论文，其中综述性质的文章对近期人脸检测的研究进展进行总结，对人脸检测的研究方向进行展望。Chellappa、Zhao等人分别于1995和2003年发表的两篇人脸识别的综述论文[4,5]，其中列出专门章节将人脸检测作为人脸识别系统的一部分进行了综述。前者总结了上世纪九十年代中期之前人脸检测技术的状况和发展，后者则着重介绍了最新的人脸检测技术的发展情况。2001年，E. Hjelmas等人发表的文章[6]将人脸检测技术分为基于图像的方法和基于特征的方法这两类进行了综述。2002年，M .H. Yang等在IEEE Trans. PAMI上发表了名为：Detecting Faces in Images: A Survey[7]的人脸检测技术综述文章，该文将人脸检测技术分为四类进行了详细介绍，并且针对以往关于人脸检测论文中检测性能估计方面的混乱情况，提出了较明确的估计准则。此外，还给出了许多用于人脸检 * 收稿日期：2005-04-11 修订日期：2005-08-17

基于MATLAB的人脸识别

基于ＭATＬAB的人脸识别

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图像识别 题目:基于MＡTＬAB的人脸识别 院系:计算机科学与应用系 班级: 姓名： 学号： 日期：

设计题目基于MAＴLAＢ的人脸识别设 计技术参数 测试数据库图片10张训练数据库图片20张图片大小１02４×7６8 特征向量提取阈值 1 设计要求综合运用本课程的理论知识,并利用MAＴＬAB作为工具实现对人脸图片的预处理,运用ＰCA算法进行人脸特征提取，进而进行人脸匹配识别。 工作量 两周的课程设计时间，完成一份课程设计报告书，包括设计的任务书、基本原理、设计思路与设计的基本思想、设计体会以及相关的程序代码； 熟练掌握Maｔlab的使用。 工作计划第1-2天按要求查阅相关资料文献,确定人脸识别的总体设计思路； 第３-4天分析设计题目，理解人脸识别的原理同时寻求相关的实现算法；第５-８天编写程序代码，创建图片数据库,运用ＰCＡ算法进行特征提取并编写特征脸，上机进行调试； 第9-12天编写人脸识别程序,实现总体功能； 第13-1４天整理思路,书写课程设计报告书。 参考资料1 黄文梅，熊佳林,杨勇编著．信号分析与处理——MATAＬB语言及应用.国防科技大学出版社，2000 2 钱同惠编著.数字信号处理.北京:机械工业出版社，２004 3 姚天任,江太辉编著.数字信号处理．第2版.武汉:武汉理工大学出版社,200０ 4 谢平，林洪彬，王娜.信号处理原理及应用．机械工业出版社，２00４ 5刘敏，魏玲.Mａｔｌａb.通信仿真与应用.国防工业出版社，20０5 6 楼顺天.基于Ｍatlab7．x 的系统分析与设计.西安电子科技大学,200２ 7孙洪.数字信号处理.电子工业出版社，２001 目录 引言?错误!未定义书签。 1 人脸识别技术?错误!未定义书签。 1.1人脸识别的研究内容?错误!未定义书签。 1.1.1人脸检测(Faｃe Dｅｔection）........... 错误!未定义书签。

【IT专家】使用腾讯云Ubuntu服务器搭建MySQL+Tomcat+jdk

本文由我司收集整编，推荐下载，如有疑问，请与我司联系使用腾讯云Ubuntu 服务器搭建MySQL+Tomcat+jdk 2017/03/21 0 ## 1.首先，你得有个服务器## 如果没有，可以在腾讯云中注册 一个账号，免费体验一个月，或者购买，如果是学生的话还可以申请1 元每月的服 务器。我选择了ubuntu，因为听说一般服务器都是linux 的，而我也对ubuntu 有一 定的了解。 2.为你的服务器设置一个密码这个密码是等下登录服务器要用到的 3.登录服务器同样是上面的图，点击登录，此时会显示login as: 即是询问你以哪 个用户登录，默认是ubuntu，密码是上面你设置的密码 4.下面就是进入了服务器的界面即是我们使用ubuntu 的命令行界面，在这里使用 linux 的命令 5.首先安装jdk 有两种方式： 1).通过命令行方式安装（推荐）Linux 牛就牛在命令行。在第四步的界面里输 入： //添加ppasudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java//更新sudo apt-get update//安 装jdk8(过程中有询问是否接受协议，点击yes)sudo apt-get install oracle-java8- installer 注意：在这个过程中都有询问是否继续安装等步骤，用过linux 命令行安装 软件的人都知道这一点，特别是小白，一定要耐心地看一下英文是什么意思，因为 很多人都看到很多英文就不想看了，然后就说自己搞不定安装不了，总是学不会自 学。接下来就是等待，下面是下载进程： 接着就是配置jdk 的环境变量:sudo vim /etc.profile 追加下面的内容：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracleexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$CLASSPATHexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH 然后执行命令使该配置文件生效（千万不能忘记）：source /etc/profile 或者：. /etc/profice 验证java -version(输入这个命令如果配置成功就会出现下面的信息)java version “1.8.0_121”Java(TM)SE Runtime Environment (build 1.8.0_121-b13)Java

人脸表情识别综述

人脸表情识别综述 一、人脸表情识别技术目前主要的应用领域包括人机交互、安全、机器人制造、医疗、通信和汽车领域等 二、1971年，心理学家Ekman与Friesen的研究最早提出人类有六种主要情感，每种情感以唯一的表情来反映人的一种独特的心理活动。这六种情感被称为基本情感，由愤怒（anger）、高兴(happiness)、悲伤(sadness)、惊讶(surprise)、厌恶(disgust)和恐惧(fear)组成 人脸面部表情运动的描述方法---人脸运动编码系统FACS (Facial Action Coding System)，根据面部肌肉的类型和运动特征定义了基本形变单元AU（Action Unit），人脸面部的各种表情最终能分解对应到各个AU上来，分析表情特征信息，就是分析面部AU的变化情况 FACS有两个主要弱点：1.运动单元是纯粹的局部化的空间模板；2.没有时间描述信息，只是一个启发式信息 三、人脸表情识别的过程和方法 1、表情库的建立：目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的 Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;日本ATR 建立的日本女性表情数据库(JAFFE)，它是研究亚洲人表情的重要测试库 2、表情识别: （1）图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 （2）图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。 →目的:改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础 主要工作→人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一) （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进行降维处理。 →特征提取的主要方法有：提取几何特征、统计特征、频率域特征和运动特征等 1）采用几何特征进行特征提取主要是对人脸表情的显著特征,如眼睛、眉毛、嘴巴等的位置变化进行定位、测量,确定其大小、距离、形状及相互比例等特征,进行表情识别 优点：减少了输入数据量 缺点：丢失了一些重要的识别和分类信息，结果的精确性不高

人脸识别介绍

人脸识别技术是生物识别技术的一种，它结合了图像处理、计算机图形学、模式识别、可视化技术、人体生理学、认知科学和心理学等多个研究领域。从二十世纪六十年代末至今，人脸识别算法技术的发展共经历了如下四个阶段： 1. 基于简单背景的人脸识别 这是人脸识别研究的初级阶段。通常利用人脸器官的局部特征来描述人脸。但由于人脸器官没有显著的边缘且易受到表情的影响，因此它仅限于正面人脸（变形较小）的识别。 2. 基于多姿态/表情的人脸识别 这是人脸识别研究的发展阶段。探索能够在一定程度上适应人脸的姿态和表情变化的识别方法，以满足人脸识别技术在实际应用中的客观需求。 3. 动态跟踪人脸识别 这是人脸识别研究的实用化阶段。通过采集视频序列来获得比静态图像更丰富的信息，达到较好的识别效果，同时适应更广阔的应用需求。 4. 三维人脸识别 为了获得更多的特征信息，直接利用二维人脸图像合成三维人脸模型进行识别，即将成为该领域的一个主要研究方向。 人脸识别技术的研究范围主要包括以下几个方面： 1. 人脸检测：在输入的图像中寻找人脸区域。 2. 人脸的规范化：校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。 3. 特征提取：从人脸图像中映射提取一组能反映人脸特征的数值表示样本。 4. 特征匹配：将待识别人脸与数据库中的已知人脸比较，得出相关信息。 人脸识别流程 1图像预处理 1.1 图像去噪 一般来说，自然界中的噪声可以看成是一种随机信号。根据图像获取的途径人脸图像获取 人脸检测 定位人脸区域 预处理 特征抽取 人脸特征 对比识别 结果 人脸特征库

不同，噪声的融入也有多种方式： 1. 图像是直接以数字形式获取的，那么图像数据的获取机制会不可避免地 引入噪声信号； 2. 在图像采集过程中，物体和采集装置的相对运动。或采集装置的抖动， 也会引入噪声，使图像变的模糊不清； 3. 在图像数据的电子传输过程中，也不同程度的引入噪声信号。 这些噪声信号的存在，严重的情况会直接导致整幅图像的不清晰，图象中的景物和背景的混乱。对于用于人脸识别的图像。由于噪声的引入，将不可避免地造成识别率的下降。对图像噪声的消除可以通过两个途径：空间域滤波或频率域滤波。消除噪声的方法很多，对于不同的噪声应该采用不同的除噪方法。主要的方法是：线性滤波、中值滤波、维纳滤波以及小波去噪等。 1.2 增强对比度 为了使人脸在图像中更为突出以便于下一步的特征提取，增强图像对比度是很有必要的。增强对比度有很多种方法，常见的有直方图均衡化和“S ”形变换等方法。 “S ”形变换方法将灰度值处于某一范围（人脸特征范围）内的像素灰度分布差距拉开，从而保证了对比度的提高，但此方法降低了其他灰度值的对比度。而直方图均衡化则是将像素的灰度分布尽量展开在所有可能的灰度取值上，这样的方法同样能使得图像的对比度提高。 将彩色图像转化成灰度图像是人脸识别方法中常见的处理过程，虽然转化过程丢失了一部分色彩信息，但是灰度图像拥有更小的存储空间和更快的计算速度。文献[1]给出了一种能够将RGB 色彩转换成灰度级且适于突出人脸区域对比度的转换模型：()5.0144.0587.0299.0,+?+?+?=b g r y x f ；其中f 代表灰度值，r ,g ,b 分别表示Red,Green,Blue 分量的值。 文献[2]通过将人脸彩色图像从RGB 色彩空间转换到RIQ 色彩空间，得到了更适于频谱分析的特征分量。

人脸识别系统采购合同

人脸识别系统采购合同 采购人（甲方）： 供货人（乙方）： 签订地点： 项目名称： 项目编号： 财政委托号： 本项目经批准采用公开招标采购方式，经本项目评审委员会认真评审，决定将采购合同授予乙方。为进一步明确双方的责任，确保合同的顺利履行，根据《中华人民共和国合同法》之规定，经甲乙双方充分协商，特订立本合同，以便共同遵守。 第一条产品的名称、品种、规格、数量和价格：（若产品过多则见附表，如有附表则必须加盖印章）

第二条产品的技术标准（包括质量要求），按下列第（①）项执行： ①按国家标准执行；②按部颁标准执行；③若无以上标准，则应不低于同行业质量标准；④有特殊要求的，按甲乙双方在合同中商定的技术条件、样品或补充的技术要求执行； 乙方提供和交付的货物技术标准应与招标文件规定的技术标准相一致。若技术标准中无相应规定，所投货物应符合相应的国际标准或原产地国家有关部门最新颁布的相应的正式标准。进口产品的质量标准为符合国家标准。 乙方所提供的货物应是全新、未使用过的，是完全符合以上质量标准的正品；相关的施工安装是由持有有权部门核发上岗证书的安装调试人员按照国际或国家现行安装验收规范来实施的；乙方所提供的货物在正确安装、正常使用和保养条件下，在其使用寿命内应具有满意的性能。 第三条产品的包装标准和包装物的供应与回收。 （国家或业务主管部门有技术规定的，按技术规定执行；国家与业务主管部门无技术规定的，由甲乙双方商定。） 【注：合同中约定的包装标准应与乙方在投标文件中承诺的一致，

且投标文件应作为合同附件与合同具有同等法律效力。】第四条产品的交货方法、到货地点和交货期限 1.交货方法，按下列第（①）项执行： ①乙方送货上门；②乙方代运；③甲方自提自运。 2.到货地点： 3.产品的交货期限 第五条合同总价款 合同总价款（大小写）： 第六条付款条件 （一）本合同以人民币付款。 具体付款方式： 单项采购预算 50 万元及以上的货物项目，供货安装调试完成后市政府采购中心委托产品质量监督检验研究院检测或验收,经产品质量监督检验研究院检测或验收合格后,出具质量检测或验收报告书,凭质量检测或验收报告书才能支付合同价款。 （二）验收方法 1.乙方安装调试后，在 7 天内通知甲方组织验收，采购中心保留受托参与本项目验收的权利。验收不合格的，乙方应负责重新提供达到本合同约定的质量要求的产品。