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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。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特征等人脸识别一体机。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。

总体设计思路

     人脸识别系统是基于建立“以员工为服务对象、以企业管理为目的，以多种信息化技术为管理手段、结合以人为本的服务理念，实现一脸认证通过考勤、进出权限认证、用餐认证等综合管理系统”的总体设计思路。

2、总体结构

     在系统的总体结构设计上，充分考虑现状以及未来的系统扩展需求，采用多接口、开放式框架设计。

     该人脸识别系统中心平台是核心层：由中心数据库人脸识别管理系统，人事管理、系统管理等各类模块组成，主要对系统各类应用子系统和硬件终端进行综合管理，管理业务流和数据流。

应用子系统模块：子系统是微笑通系统的应用服务层，提供该系统的各类应用功能管理，包括食堂消费、门禁、考勤、会议签到、访客管理、车辆出入监控等子系统。通过专业定制的汉王人脸识别设备采集员工在终端发生的各类信息，通过计算机终端，管理各类信息，为及员工提供与人脸识别相关的各类服务。

      第三方应用接口：该系统提供规范的接口，开放的通讯协议，方便第三方人事管理系统，OA办公系统等通过统一的应用接口访问微笑通中心平台，实现数据共享数据交换。

①特征向量法 该方法是先明确眼、鼻头、嘴巴等面像五官轮廊的尺寸、部位、间距等属性，随后再测算出他们的几何图形特征量，而这种特征量产生一叙述该面像的特征向量。 ②面纹模板法 该方法是在库文件存储多个规范面像模板或面像模板，在开展核对时，将取样面像全部像素与库中全部模板选用化有关量量度开展配对。除此之外，也有选用系统识别的自相关互联网或特征与模板紧密结合的方法。

值得注意的是，在智慧班牌日益丰富的信息化功能中，人脸识别始终扮演重要角色，而且上述企业所开发的智慧班牌，都采用了虹软视觉开放平台的ArcFace 人脸识别算法。

     作为一款业内的免费人脸识别算法，ArcFace SDK拥有人脸检测、人脸比对、人脸属性、检测、遮挡下的人脸识别等全栈能力，大特点在于可以免费商用，而且算法集成简单。同时，该算法支持离线使用，不受网络环境影响，可在安全性更高的局域网络内流畅运行。数据完全储存在本地，更受用户信任，适配教育相关场景。

人脸识别消费机，前端既能实现刷脸快速支付，又可显示消费金额和余额；饭堂管理人员可在后端查看学生消费信息，直观地了解饭堂用餐情况和数据，有利于饭堂及时调整策略，提高师生用餐率和满意度。

录入的同时绑定家长的“钱包”，学生消费，家长买单。学生不用再担心忘带卡或卡里没钱，家长也能通过消费金额了解孩子的用餐情况，不再担心孩子吃不饱、吃不好。

电子班牌：实现智慧班级管理

教室门口加装电子班牌，除实现刷脸考勤功能，防止学生代签到外，还可查询课程表、课室使用情况、校园通知等，同时也是校内宣传系统的有效升级。

随着智能技术的不断升级优化，智慧电子班牌的功能也逐渐强大，进一步提高老师的工作效率。此外，电子班牌还可以关联走班排课软件，通过软件，学生可进行请假、查询、留言等操作；老师可发布班级活动通知，展示班级荣誉，很好地加强学生的荣誉感。

随着人脸识别技术在各行业领域的应用普及，尤其是在移动互联网行业领域应用，人脸识别手机、移动支付逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在安防领域，人脸识别闸机系统在各行业领域的应用越来越广泛，人脸识别系统与通道闸机的结合逐步取代以门禁为主的通行模式，在有效帮助管理人员减轻工作压力的同时，也确保了通道的安全性和人员识别的准确性。

在社会迅速发展的今天，很多人工智能科技都运用到了日常生活中，人脸识别闸机在过去几年里市场份额迅速扩大，成为出入口领域的主流设备，企业写字楼、智能建筑的行人通道则会使用人脸识别闸机。不同场所的入口和出口场景需要不同类型的设备。比如中低端的场馆一般使用三辊闸，翼闸等。中场所通常使用速通门、摆闸、人脸识别闸机等。

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