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人脸识别终端在智慧社区也将大有作为。通过人脸识别门禁闸机，不但可以及时有效发现外来人员、访客和周边服务人员，及时做登记和拍照，从而规范社区生活秩序，创建智慧平安家园，而且，保护业主并提供便捷服务。毫无疑问门禁人脸识别系统，人脸识别门禁可以强化社区出入口门禁安全体系，协助社区智能化管理。可以说，人脸识别与智慧小区的合作是拍档，未来的智慧社区将是人脸识别社区。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别

是的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代人脸识别管理系统，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析（可以假定为无数的几何特征点求解），根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。

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。人脸识别系统的制作方法：人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频上的人脸进行识别判断，从而识别人脸的身份。目前，人脸识别技术广泛应用在安保系统，例如，人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门，人脸识别手机，人脸识别来运行的机器人等。近年来，在人脸识别技术的发展过程中，出现了人脸的欺骗行为，例如打印人脸图像到纸张上，或者使用投影、液晶显示屏(LiquidCrystalDisplay，简称LCD)等播放设备显示在屏幕上，放置于人脸识别系统的采集装置前，会得到各种人脸图像，这些人脸图像跟真实的人脸图像有很大的相似性，容易被系统当成真实的人脸进行识别，成为人脸识别系统中的不安全因素。然而，在人脸识别系统中，特别是无人值守或高安全性场合，防止人使用人脸假体欺骗系统是非常重要的。人脸识别系统给生活带来哪些便利？

1.智能安防领域

随着智慧城市、大数据、人工智能等项目开展和技术应用，智能安防领域对于人脸识别技术的需求越来越大。人脸识别作为一种非常重要的身份识别手段，在巡检、网上追逃、、证件查验等方面得到了广泛应用。同时，人脸识别也可以用作访问控制的一种手段，延伸出了诸如考勤系统、门禁系统等方面的应用，确保只有经过授权的人员才能进入某些区域。

2.金融交易领域

人脸识别在金融交易领域的应用也非常普遍，其应用场景主要包括人脸识别存取款、电子银行远程、在线网络支付等方面。早在2013年，芬兰创业公司Uniqul就推出了款基于脸部识别系统的支付平台。Uniqul的人脸识别系统将用户面部生物数据与数据库中的账户匹配，短时间内即可快速完成身份确认和交易流程。