山东华瑞电子有限公司

在人工智能技术体系中，人脸识别无疑是应用场景较广泛的生物识别技术人脸识别系统。人脸识别技术是指从人脸图像中提取有效的特征信息后人脸识别，利用计算机进行分析，从而进行身份认证的一种先进技术。当前人脸识别技术的研究已经成为人工智能与识别领域的热点。国内主要玩家有旷视、商汤、依图、优图、云天励飞等，其产品主要应用于和金融领域。

近两年来，随着人脸识别技术的快速迭代（据说每半年都会有一个质的飞跃），人脸识别适用的细分场景越来越多，并逐渐从大安防转向民用和商用应用市场。可以说，现阶段人脸识别系统，人脸识别技术已经在我们的生活中随处可见，如公寓门禁闸机、社区刷脸，刷脸支付、刷脸考勤和刷脸取款等等。而因为它非接触式、方便、可靠，人们也正逐渐接受这种应用方式，虽然人脸识别具有一定的安全风险。

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人脸识别管理系统，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。

人脸识别门禁考勤系统优势：

1、高准确率

准确率99.4%(在万分之一误识率下)，准确率95%(在千万分之一误识率下)，人脸识别准确率超过人眼度。

2、识别速度快

1秒内可完成识别，高密度通道可用。

3、支持验证检测

防3D打印、电子屏、面具、头套类攻击。

4、多种集成模式

支持刷IC卡、刷、刷脸、二维码以及多种模式组合使用。

5、嵌入式软硬一体机设计

可离线工作，在脱机断网的情况下仍旧可以正常识别人脸，高可靠性，便于安装，部署灵活。

6、兼容性强

韦根输出+继电器输出，广泛适用于不同种类的闸机、门禁系统。

人脸识别门禁闸机在不同场景下使用，具体解决方案不同，我们根据场合尺寸和用户个性化需求，量身定制人脸识别摆闸、翼闸等闸机设备。

使用于写字楼的一款典型，外观不锈钢体，呈现桥式扶拦造型，几组成圆柱形不锈钢柱稳固立于地面，简约又不失稳重，亚克力或有机玻璃镶嵌不锈钢体中心，整体通透明亮。机箱长度1.6米，高0.99米，通道宽度默认0.65米(可根据使用场景进行调整)，电控部分采用进口机芯，整机运行寿命超千万次以上。

人脸识别门禁场景应用总体可分为三大类：1、户外，没有建筑物遮挡，或有遮阳雨棚但还会经历阳光风雨的恩泽，温度跨度大。我们把这种环境归类到户外，这种环境项目还挺多：工地出入口、学校大门、小区大门、园区门、景区门等大门岗安全防范重地。2、半户外，有建筑物遮雨，户外光会直接作用到人脸门禁系统处。按来吉人脸门禁安装环境来说，离地面1.5米以上空间淋不到雨但户外光能漫散到。此类环境：屋檐下、大楼门庭、阳台走廊，室内直对户外窗等环境。3、室内，这个不用说明了，光线均匀，没有强光影响，没有淋水，相对恒温。室内环境会对产品的颜值有要求，特别是办公楼大堂等环境会对产品外观和他的装饰风格呼应匹配。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。