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人脸识别技术应用具有较强的场景性人脸识别通道闸，不同应用场景对核心算法能力要求不一样人脸识别。在办公区、社区、公寓、酒店等泛安防商用场景，人脸数据库规模相对较小，并不需要在巨量的数据集上进行深度学习训练，对硬件并没有过高的要求，而嵌入式人脸终端完全可以承载这些场景人脸识别的计算量。苏亮亮表示，“无论是算力还是算法层面，当前人脸识别已经基本可以满足泛安防领域的业务需求。”

众所周知，长租公寓、公租房和酒店因流动人口众多，带来不少安全隐患以及人口管理难题人脸识别系统。而传统人口管控办法不仅消耗大量的人力和物力，而且办事效率极其低下，结果往往不尽人意。而嵌入式人脸终端的采用，将不失为有效解决公寓出入门禁和安全管理问题的新方法。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别人脸识别管理系统，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。  

人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析（可以假定为无数的几何特征点求解），根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。

门禁系统

   门禁管理系统是以人脸识别为开门工具，配合计算机管理系统，实现房间分类、出入纪录、时间统计、防盗报警等安全管理。

   门禁管理范围：所有需要控制人员进出的场所，包括办公楼、机房、财务室、资料室等等，不同的地方可以采用不同的门禁设备，实现上可以采用相同的控制软件。

   办公室门禁将所有单元大门进行网络化连接，并且通过一定数量的门禁控制器将所有门识别终端进行统一管理，通过统一的数据采集验证接口，制定相应的门禁规则、完成系统的黑白名单，实现办门禁系统的智能网络化的统一管理。

   停车场管理以人脸识别权限替代原有卡权限，完成停车场改造或新建停车管理系统，系统设定有效识别距离为1.5米，进出停车场时，打开车窗扭头对向摄像头，即可识别权限通过，安全性及操作方便性远高于持卡停车。

   访客管理系统安装在机关大门保安室，可以对临时进出人员数据跟踪管理。也可以授权访客进出某办公室；控制外来车辆进出等；系统通过查询和统计规定时间内在采集点的读卡记录，对数据进行相关处理，生成进出报表，实现安防管理。

（5）食堂用餐系统

   根据机关食堂多为统一配餐的特点，人脸识别用餐系统设计为计次餐饮，全部采用实时消费方式，可充分利用的硬件资源，在原有网络系统接入人脸识别收费终端，用餐时只要微笑面对终端，机器根据内部权限即可判定该用餐者是否为有权限用户，发出警示，绿灯表示通过，红灯表示无权限；上位机软件根据消费次数完成员工的用餐报表。

一、立柱人脸识别闸机应用场景：

适用于办公区域、酒店、通道闸机、写字楼、学校、商场、商店、社区、公共服务及管理项目等需要用到人脸门禁的场所。

二、立柱人脸识别闸机产品特性：

支持光敏传感协同的夜间补光；

支持串口、韦根26、34输出，输出内容支持配置；

采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、100万条识别记录（含近1万张现场抓拍照片）；

人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%；

识别速度快，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）人脸比对耗时0.2ms（1000人库，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）；

支持陌生人检测，陌生人等级可配置；

支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；

支持HTTP方式的接口对接；

支持公网、局域网使用部署方式；

支持屏幕显示内容配置；

支持识别距离配置。