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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人行通道闸系统，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，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人脸识别系统，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。

通过人脸识别闸机，可以监控公寓出入流动人员。人脸具有不易的特性，特别是人脸检测技术的不断进步，普通照片、无法欺骗门禁系统人脸识别管理系统，而换造型、普通妆容、脸型胖瘦，也不会对识别结果造成太大的影响。总的来讲，以刷脸作为进出门的“钥匙”，不但给人们出入带来便捷，而且更是有效降低公寓人口流动管理成本。

不过，公寓、酒店这些行业，由于房间门较多，如果用人脸识别终端的话，成本造价往往太高。而通过前端检测抓拍结合后端识别的猫眼锁，可以把整个人脸识别门禁成本降低，便于在公寓和酒店大规模的和应用。而且被动式识别功能也相当重要，即是需要人为触摸才能开启人脸识别功能，避免了人员误识别的尴尬和管理麻烦。而且猫眼锁类人脸识别终端不但大大降低了成本，而且解决了功耗问题，性价比较高，安装和后期维修都十分简单。

虽然人脸识别在商用领域已经被接受，但高成本和高功耗一直是限制其规模化应用的阻碍因素。人脸识别技术和设备提供商需要在满足实际应用场景需求的同时，不断降低设备成本，同时降低产品功耗，提升产品的全生命周期，从而加快人脸识别技术在商用领域的规模化应用。

除成本和功耗因素外，人脸识别同时也面临着双胞胎的识别、光线的干扰、美容化妆、遮挡、低分辨率的识别的技术瓶颈。无论是厂商还是用户，都需要正视目前存在的困难，不断使产品和技术趋于场景实用。随着，国家和行业标准的建立与实施，以及人脸识别技术不断迭代，人脸识别将在防伪化、三维化、环境适应性、、高速度等方面得到强化，并迎来新一轮的发展热潮。

人脸图像预处理：针对人脸的图像预处理是根据人脸检验結果，对图像开展解决并服务项目于svm算法的过程。系统软件获得的初始图像因为遭受各种各样标准的限定和任意影响，通常不可以立即应用，务必在图像解决的初期环节对它开展灰度级校准、噪音过虑等图像预处理。针对人脸图像来讲，其预备处理过程关键包含人脸图像的光线赔偿、灰度变换、条形图均衡、化、几何校正、过滤及其动态模糊等。

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。每个人的脸都是由前额、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊、嘴巴、脸颊之间的一般位置关系也是固定的。然而，人脸是的。世界上找不到两张完全一样的脸。人们通常可以根据不同面孔之间的细微差异来区分不同的人。脸部具有相似性和变性，不同的环境，光线，角度，年龄，都会改变脸部的成像，所以脸部识别是生物识别领域的一个难题。