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人脸识别技术应用具有较强的场景性，不同应用场景对核心算法能力要求不一样。在办公区、社区、公寓、酒店等泛安防商用场景人脸识别通道闸，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。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。

智能化时代，随着人脸识别技术的进步，人脸识别考勤逐渐走进人们的视野。由于解决了IC卡丢失，指纹破皮打不上卡的问题人脸识别管理系统，以及完善考勤管理制度，因此逐渐被市场接纳并普及应用。可以说，人脸识别考勤的出现，既是生物识别技术进步的使然，也是当今社会需求的必然结果。

相对于C端家庭领域，公共领域的出入门禁更倾向于采用人脸识别，而且对识别率要求没有那么高，企业一般都能接受99．7％的识别率。但是对于家庭用户来讲，由于涉及到安全隐私风险，一般很难接受人脸识别有稍微的误差。而在学校、社区、办公楼或公寓和酒店这些公共区域的出入口，一般本身部署视频监控和防盗报警等安全防控装置，相对来说安全一些。而且，的是，人脸识别可以实现同时多目标识别，避免排长队识别的拖拉，大大提升了管理和业务效率。

现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测，检测 :图像中准确标定出人脸的位置和大小 , 人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及哈尔特征等，人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。人脸图像预处理，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。济南华瑞电子有限公司是非接触式IC/ID卡应用产品生产商和一卡通系统解决方案提供商，主营产品有门禁，测温安检门，道闸，人脸识别，车牌识别，人行通道闸，广告道闸，升降柱等设备。系统解决方案包括：大厦一卡通、小区一卡通、企业一卡通、校园一卡通等。人脸识别系统知识：云端管理：可通过用户后台、用户APP远程操作、管理，方便快捷。算法百：采用阅面算法，实现实时动度态的多人脸检查和人脸识别。识别：毫秒级别人脸信息识别处理速度，识别准问确率可达99.9%.稳定性高：动态人脸识别，轻松应答对不同光线强弱的室内外场景和人脸化妆遮挡，稳定性强。便捷易用：简洁系统操作界面，功能强专大，能对人脸信息进行统计、分析并绘制成表。应用广泛：人脸识别门禁系统适用属于景区、社区、企业、工地、医院等多个行业领域。