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人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

在人脸识别中人行通道管理系统，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。

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人脸识别系统，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。     智慧教育产业正处于高速发展期人脸识别管理系统，在不久前举行的第79届教育装备展上，我们不仅感受到学校、政府对于教育信息化的重视和投入，同时也看到了如火如荼的教育装备升级，这其中智慧电子班牌正是现场受关注、出现频次高的产品之一。新型智慧班牌在选课、考勤等基础上，新增了快速体温筛查、家校刷脸视频通话等丰富功能，从单纯工具升级成了家校共用的信息交流平台。   电子班牌之所以大火，主要源于“走班制”的需要：不同于传统教学的固定化班级，走班制教学兼有固定的行政班与变动的学科教学班特点，教学过程中班级会频繁变动。随着“新课改”以及改革的推进，“走班制”教学成为常态，如何统筹学生选课、签到考勤、教室占用成为普遍痛点。而通过智慧班牌系统，学生前往教室上课时，教室门口的摄像头会自动进行身份识别并签到或签退。使得考勤更加规范，避免代签发生，还能节约课堂时间，提升教学效率。

尤其是新发布的ArcFace4.0，对多项算法模型进行了升级，算法精度大幅提升，检测的防攻击能力也得到了增强。

     伴随新中改革逐步落地，“走班选课”赋予学生更大的自主权，同时也给教室管理、学生考勤带来挑战。虹软视觉开放平台所提供的视觉AI技术，不仅赋能智慧班牌解决了“走班选课”的管理难题，而且贯穿学、考、管、评全场景，加速校园信息化改造。未来，虹软视觉开放平台还将持续扩大算法的开放类别与范围，满足教育行业的全场景智能化需求。

一般人脸识别分三个步骤：首先建立人脸的面像档案，即用摄像机采集单位人员的人脸或照片形式的面像文件，将其生成面纹(Faceprint)编码贮存起来；用摄像机当前出入人员的面像，获取人体面像，并将当前的面像文件生成面纹编码；用当前的面纹编码与档案库存的进行比对，即将当前面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对，获取相应信息。

人脸识别技术正在不断的完善，应用的范围也不断扩大