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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。人脸识别技术是指从人脸图像中提取有效的特征信息后，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。

近两年来企业人脸识别系统，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。

3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。

 1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息人脸识别管理系统，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。

 2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到的目的。

 3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。

 4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸识别系统闸机立柱的安装步骤：1.根据安装现场的需求，在闸机上的空间位置，一般中间或前侧，开一个直径50mm的孔。注意：开孔位置应根据实际应用场景和闸机类型，50cm仅为参考值。2.拧下闸机头立柱至下方的螺母，将线缆从螺母和垫片穿出，取下螺母和垫片。注意：此时不要连接网线、电源线等，避免安装麻烦。3.将闸机头及线缆自上而下插入闸机开孔处。4.在闸机下方，将线缆及线缆接口依次穿过垫片、螺母，将螺母对准螺纹拧紧。5.连接电源、网线，屏幕画面启动。6.双手扶住立柱，轻轻转动，可调节闸机角度。根据识别界面，将闸机头调整至合适的识别角度。

人脸识别系统技术特指利用比较不同人脸视觉特征信息进行身份鉴别的新识别技术，属于生物特征识别技术的一种。人脸动态识别技术是一种基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行处理，根据每个脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息，进一步提取每个人脸中的身份特征，并将其与一直的人脸进行对比，配合人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理，身份确认以及身份查找等，确认具体人员的身份。人脸识别系统应用的场合：

应用·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。

应用·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。重要的是，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，发挥其重要的功能作用。

应用·工厂、政务及公共服务场所

工厂大门测温、政务和公共服务场所等，需要用到人脸识别、人脸考勤、门禁通行控制等应用场景，满足固定人群场所日常通行签到与体温监测、门禁出入及考勤记录等。