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杜绝陌生人随意进出，强化小区安全管理　　老旧小区或多或少存在管理不严问题。贴广告的、搞推销的、发传单的、认识的不认识的人员车辆随意出入，带来极大的安全隐患动态人脸识别系统。启用门禁系统后人脸识别，该现象明显得到缓解，然而拦得住无意人，防不住有心人。门禁成本低廉，指纹有指纹膜可以替代，只要想进来，什么门禁都不是问题。

在人脸识别闸机门禁系统正式启用之前，社区服务中心会通知住户进行信息录入和人脸采集。正式启用人脸识别闸机门禁之后，不曾在系统里登记过信息的人无法自由出入人脸识别系统，有效杜绝陌生人随意进出，进一步强化社区安全管理。　　亲友前来拜访，想要进入小区该怎么办？每次都要自己下来开门？显然不现实。针对这个问题，社区管理做出解释："业主租户可以通过电话、视频等方式确认访客身份，随后进行临时性的人脸和登记，就可以顺利进出小区了。"　　由于小区人口经常发生变动人脸识别管理系统，比如搬家、租房等，管理处需要及时为新住户更换指纹资料，配备门禁卡、钥匙等，非常麻烦。人脸识别闸机门禁投入使用之后，新来的住户只需要在社区管理处登记人脸信息，即可自由进出，大大节省社区人员变动管理成本。

曾经看似高深莫测的人脸识别，如今就在触手可及之处。人脸识别闸机门禁的投入应用，改变以往的出入模式，有效阻拦陌生人随意进出小区，尽可能降低小区安全事故发生的频率，提高住户生验，推进小区服务科技化，打造全新的物业管理模式，实现智能化管理。

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，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。

“人脸识别技术本身也有安全漏洞。”金可可说，除了法律问题外，现阶段部分人脸识别技术本身还不成熟，有时，机器即使没有扫描人脸，也有可能显示取件成功，因此引发快件的风险。为此，金可可建议，政府相关职能部门加强对快递代收服务及相关行业的监管，出台相应办法，禁止快递公司未经收件人同意擅自使用代收服务，以及禁止代收服务企业仅采用人脸识别的取件方式。

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。