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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。苏亮亮表示，“无论是算力还是算法层面人脸识别管理系统，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。

人脸识别技术包含三个部分：

(1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

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，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸侦测,自动调整影像放大。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？学校，人脸测温门禁一体机（可选配闸机版），部署于校园大门口或小门口处，确定师生、家长身份，同时也可以当成普通的测温枪一样，厉害的地方在于，因其自带非接触式的精准体温测量+门禁考勤打卡等功能，可与智慧校园管理系统配套部署，无需停留快速筛查，并自动生成体温考勤记录、数据统计分析及报表（可导出），让家长、师生、学校管理者可以非常简单方便地知晓学生在校情况以及学生的健康状况。