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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人脸识别管理系统。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。

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

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。

人脸识别终端识别速度快，（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）检测人脸比对耗时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）；

· 人脸识别终端支持陌生人检测，陌生人等级可配置；

· 人脸识别终端支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；

· 人脸识别终端支持公网、局域网使用部署方式；

· 支持HTTP方式接口对接；

· 支持屏幕显示内容配置；

· 支持识别距离配置。

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。人脸识别系统都能应用到哪些场合？企业，对于企业复工复产来说，推出的立柱式红外人脸识别门禁考勤一体机，采用远距离测温技术+AI人脸识别技术，支持人体温度检测、温度显示、实时语音播报、自动生成带体温考勤记录，远近距离体温检测，体表测温精度±0.3℃，秒级检测速度，支持测温数据溯源，支持在佩戴口罩的情况下实现人脸识别比对。的是，即便疫情过后，人脸识别红外测温门禁一体机依然能使用人脸考勤功能取代传统指纹打卡机，发挥其的功能作用。