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人脸识别技术应用具有较强的场景性，不同应用场景对核心算法能力要求不一样。在办公区、社区、公寓、酒店等泛安防商用场景，人脸数据库规模相对较小，并不需要在巨量的数据集上进行深度学习训练，对硬件并没有过高的要求，而嵌入式人脸终端完全可以承载这些场景人脸识别的计算量人行通道闸系统。苏亮亮表示，“无论是算力还是算法层面，当前人脸识别已经基本可以满足泛安防领域的业务需求。”

众所周知，长租公寓、公租房和酒店因流动人口众多，带来不少安全隐患以及人口管理难题。而传统人口管控办法不仅消耗大量的人力和物力，而且办事效率极其低下，结果往往不尽人意。而嵌入式人脸终端的采用，将不失为有效解决公寓出入门禁和安全管理问题的新方法。

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。

广义的人脸识别实际包括构建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；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。[1]

动态人脸识别终端产品特性· 动态人脸识别终端双摄防伪人脸识别管理系统，各类照片在各种载体上的；

· 人脸识别终端夜间红外、RGB双补光；

· 动态人脸识别终端支持外接二维码扫描器、（目前只支持新中新DKQ-A16D）；

· 动态人脸识别终端支持串口、韦根26输出，输出内容支持配置；

· 动态人脸识别终端采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

· 动态人脸识别终端支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、1万条识别记录（含现场抓拍照片）；

· 动态人脸识别终端人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%；

人脸识别终端识别速度快，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）检测人脸比对耗时0.2ms（1000人库，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）；

· 人脸识别终端支持陌生人检测，陌生人等级可配置；

· 人脸识别终端支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；

· 人脸识别终端支持公网、局域网使用部署方式；

· 支持HTTP方式接口对接；

· 支持屏幕显示内容配置；

· 支持识别距离配置。

金属探测仪、无线电监测车巡查，严防考试

今年，我市开发或升级志愿填报、分数转换、综合信息查询等10余个信息系统，检查、更新标准化考点网络、摄像、听力播放、防控和身份识别等设备。

例如，重庆八中（渝北校区）考点便运用“互联网+”人工智能等新技术，给考试考务监督与指挥系统装上了“智慧大脑”。据该考点相关工作人员介绍，这套智能设备有人脸自动识别、对比等功能。整个渝北区相关考点应到人数、实到人数、缺考人数等均有显示，未签到考生也有提示。

匹配与鉴别 人脸图像匹配与鉴别：获取的人脸图象的特征数据信息与数据库查询中储存的特征模板开展检索匹配，根据设置一个阀值，当相似性超出这一阀值，则把匹配获得的結果輸出。人脸鉴别便是将待鉴别的人脸特征与已获得的人脸特征模板开展较为，依据类似水平对人脸的信息开展分辨。这一全过程又分成两大类：一类是确定，是一对一开展图象较为的全过程，另一类是分辨，是一对多开展图像匹配比照的全过程。