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随着现代化城市的发展，人脸识别闸机将是校园安全防范设备的不二之选。在校园重点进入场所尽可能的安人脸识别闸机装置，可有效的阻止人员混进校园人行通道闸系统。 人脸识别闸机部署于校园的目的　学校大门出入口是学校的门户，是师生的必经之道，是家长接送小孩的交接点，也是分子经常出手的地方，学校大门出入口也是学校安全管理的部位，安装人脸识别闸机可有效阻止陌生人进入校园防范和避免突发事件的发生。

3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。

 1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。

 2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出人脸识别管理系统，达到的目的。

 3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。

 4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。折叠人脸图像采集及检测人脸图像采集：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。

人脸识别系统给生活带来哪些便利？公共交通领域，人脸识别技术在公共交通中的应用主要包含航空、火车、汽车、地铁等公共出行领域。国际民航组织规定，自2010年起，118个成员国家及地区必须使用机读护照，而人脸识别则成了模式。人脸识别技术在航空安检中得到应用，而后逐渐扩展到部分城市的火车站和地铁站等公共交通安保领域。

营销零售领域，目前，人脸识别在营销零售领域的应用正快速扩展。以无人零售为代表的新零售场景大量使用了人脸识别技术，无人售货机遍布各大商场、楼宇、地铁、车站等公共场所，无人便利店自2017年起广泛使用了人脸识别安全系统。此外，人脸识别技术还广泛应用于广告投放和识别(如客户性别、年龄、表情、肤质、观看广告时长等)，并通过分析这些数据有针对性地向客户推送有吸引力的广告。

【1】红外人脸测温      随着校园数字化转型，快速、便捷的体温筛查也成为了刚需。本届教育装备展上，一德壹教展台上展出的人脸识别测温班牌，就可以有效的满足这一需求。

     师生日常考勤打卡时，人脸测温班牌自动锁定人脸区域，依靠红外热成像技术完成无接触测温，并将测温数据实时上传同步。值得一提的是，一德壹教采用了虹软视觉开放平台的ArcFace人脸识别人脸识别算法，该算法针对佩戴口罩这一特殊情况进行了针对性优化，提升了模型鲁棒性，不仅能检测目标是否佩戴口罩，还支持佩戴口罩情况下的人脸检测和人脸识别。

三、人脸识别考勤 智能统筹

传统的考勤管理只是用于统计员工的出勤情况,员工申请加班、调休、请假、外出需要另外的手续,这种分散管理的模式,使得考勤管理工作更加琐碎复杂,效率低下,完全跟不上当代快速的办公节奏。

针对此类问题,高新技术企业推出新的人脸识别考勤在实现日常考勤功能的前提之下,推出外出考勤、加班调休、权限设置等功能,方便行政统筹管理考勤事宜。每到月末,可以通自主统计员工的加班、请假、外出、调休状况,智能完成考勤管理工作。

随着人脸识别技术的成熟,其相关的技术应用领域也在不断扩大。受技术普及的影响,不少企事业单位启用人脸识别考勤,用以规范考勤管理工作,简化考勤管理流程,潜移默化中,实现考勤模式的变革。