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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车站人脸识别系统。当用户在采集设备的拍摄范围内时人脸识别，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，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识别系统。

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。

人脸识别通道闸机管理系统需求：软件的发展给我们的经济带来了很大的推动作用，现在越来越多的软件技术运用于各行各业，市场经济作为经济发展的一部分，推行新的技术对其有很大的帮助作用，而人类面部识别智能化的应用，为工作及生产带来很大便利，提高了效益人脸识别管理系统。比如日常工作中的面部考勤签到，vip客户面部识别，来访人员面部识别等，这些系统的应用为行业及单位带来了很大的收益，因此随着技术的进步，跟上时代的步伐显得尤为重要。人脸识别通道闸机管理系统正是应用先进的人脸自动识别技术来实现与道闸中闸机的自动快速识别与开启，提高办事效率。人脸识别通道闸机，现在被广泛应用在考勤及安全出入同时兼顾，用在公司，事业单位，工厂，又能限制陌生人进入，又能做到刷脸考勤。

人脸识别系统使用应哪些考虑因素?一、从系统的选择上考虑，伴随着近几年识别系统技术的提升，目前生物识别技术市场上刚出现了数不胜数的解决方案，这些系统方案的供应商纷纷表示自己方案的优越性。但在系统集成商来说，他们选购人脸识别系统并不是看这些系统数据上的，更重要的是能够解决密集人群人脸的识别，抓拍以及系统的安全性能。同时，对于与系统相搭配的平台软件来说，人脸识别系统本身的方案也决定了平台软件能否对其进行良好的处理，故此，人们在选择具体的系统时在参考厂商的宣传以及样件时，还应该深入了解其平台软件的集成效果，以此来选择更好的人脸识别系统供应商。

二、从安装人脸识别系统注意的细节考虑，在现实的实际应用中，系统能够与现有的平台软件和硬件相兼容也是重要考虑的问题，例如有些摄像机并不适用于某些人脸识别系统，在这种情况下就要更换新的设备了。在安装人脸识别系统时，人们可有利用某些分析软件对摄像机性能进行分析，确保摄像机能够通过角度，光线以及其他因素来清晰的采集到脸部进行识别。

“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”

网络应用

利用人脸识别辅助网络支付，以防止非的拥有者使用等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。