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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人脸识别翼闸，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在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Haar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。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法人脸识别系统，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

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)人脸识别管理系统，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。

【2】“家校互通”刷脸通话电子班牌      在星马电子的展台上，我们还可以看到主打刷脸视频通话的新型智慧班牌，在校园等半封闭式环境下可有效满足家校互通的刚需。学生提前录入人脸并与家长号码绑定后，只需刷脸即可与家长进行视频通话。对于限制携带手机的小、初、高而言，支持视频通话的智慧班牌可以满足学生联系家长的即时需求，也能避免学生对通讯设备的滥用。

“刷脸取件”是否了用户信息权在代收这一环节，也存在着种种不规范的行为。为节省人力成本，部分代收服务企业，比如菜鸟驿站，采取“人脸识别”取件方式，而没有提供其他取件验证方式，例如扫“身份码”“条形码”“二维码”等。在这个只设置了“人脸识别”的取件机器前，不少居民觉得自己的信息权被了。“取件人别无选择，只能刷脸支付，这就有可能侵害取件人的个人信息权。”金可可认为，“人脸”属于自然人的生物识别信息，构成《典》032条所保护的“个人信息”，代收服务企业收集、存储、使用收件人的人脸信息，构成对个人信息的“处理”