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首先，人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。

其次人行通道管理系统，人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。

第三，人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别系统的工作流程是怎样的?人脸捕获与跟踪，人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来，并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术，当的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。人脸识别比对人脸识别管理系统，人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指，从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。人脸的建模与检索，可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征，并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式)，将的人像进行建模，再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别，终将根据所比对的相似值列出相似的人员列表。真人鉴别，系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一幅照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。图像质量检测，图像质量的好坏直接影响到识别的效果，图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估，并给出相应的建议值来辅助识别。

人脸识别在闸机领域的应用场景：传统的门禁卡系统，用户在使用过程中一旦遗失门禁卡或者遗漏门禁卡，就会陷入无法通过门禁的尴尬。指纹识别虽然说也是门禁卡中的一大进步，但是一旦出现使用者指纹破皮手湿、灰尘等情况，也照样不能通过门禁。相较于以上两种门禁卡，人脸识别门禁系统的优势比较明显，基于人的面部特征进行识别，不需要带卡，刷脸就可通行，所以人脸识别门禁系统越来越受欢迎。人脸检测识别系统基于深度学习神经网络，具有成本低、检测快、准确率高、自动学习等优点。可对接多种系统，如商城系统、会员管理系统、一卡通系统、小程序、OA办公系统、ERP系统等。随着技术的不断进步和突破，人脸识别门禁的功能也越来越强大，应用也越来越广，提高来访者通行率的同时，也为访客带来全新的体验。人脸识别在闸机领域的应用场景也是多种多样。

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。

人脸识别翼闸已经成为目前受欢迎的闸门。随着人工智能技能的快速发展，人们开始寻求更舒适便捷的智能生活和工作环境。人脸识别翼闸的智能应用已经成为智能社区、智能工作和智能城市建设的重要方法。

那么人脸识别翼闸应用在哪些方面呢？

例如：汽车站，检查站，商业建筑，企业建筑，高铁站，火车站，机场，海关，石油石化工厂等，都可以看到人脸识别翼闸。刷脸大门的使用为人们的日常工作和出行提供了极大的便利，加强了对交通人员和公共安全的处理，升级了各种场合的安全等级、工作环境和处理模式。

人脸识别是一种根据人的面部特征信息识别身份的生物识别技能。它不易的良好特性为身份识别提供了必要的条件。人脸识别门禁系统是将人脸识别技能与门禁系统相结合，将人脸识别作为门禁的钥匙。它不仅避免了忘记带钥匙或卡的麻烦，而且因为人脸识别门禁系统不需要任何介质开门，节省了大量成本，如人员变动不需要更换门锁、钥匙、IC卡等，只需要重新注册人脸。