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人脸识别系统包括三个一部分： (1)人脸检验 外貌检验就是指在动态性的情景与繁杂的背景图中判断是不是存有面像，并分离出来出这类面像。一般有以下几类方法： ①参照模板法 设计方案一个或多个规范人脸的模板，随后测算检测收集的样品与规范模板中间的配对水平，并根据阀值来判断是不是存有人脸； ②人脸标准法 因为人脸具备一定的构造遍布特点，说白了人脸标准的方法即获取这种特点转化成相对的标准以判断检测样品是不是包括人脸； ③样品学习方法 这类方法即选用系统识别中神经网络算法的方法机场人脸识别系统，即根据对面像样品集和非面像样品集的学习培训造成分类器； ④皮肤颜色模型法 这类方法是根据外貌皮肤颜色在色彩空间中遍布相对性集中化的规律性来开展检验。 ⑤特点子脸法 这类方法是将全部面像结合视作一个面像子空间，并根据检验样品两者之间在子孔间的投射中间的间距判断是不是存有面像。 该明确提出的是，所述5种方法在具体监测系统中也可综合性选用。

人脸识别系统使用应哪些考虑因素?一、从系统的选择上考虑，伴随着近几年识别系统技术的提升，目前生物识别技术市场上刚出现了数不胜数的解决方案，这些系统方案的供应商纷纷表示自己方案的优越性。但在系统集成商来说，他们选购人脸识别系统并不是看这些系统数据上的，更重要的是能够解决密集人群人脸的识别，抓拍以及系统的安全性能。同时，对于与系统相搭配的平台软件来说，人脸识别系统本身的方案也决定了平台软件能否对其进行良好的处理，故此，人们在选择具体的系统时在参考厂商的宣传以及样件时，还应该深入了解其平台软件的集成效果人脸识别管理系统，以此来选择更好的人脸识别系统供应商。

二、从安装人脸识别系统注意的细节考虑，在现实的实际应用中，系统能够与现有的平台软件和硬件相兼容也是重要考虑的问题，例如有些摄像机并不适用于某些人脸识别系统，在这种情况下就要更换新的设备了。在安装人脸识别系统时，人们可有利用某些分析软件对摄像机性能进行分析，确保摄像机能够通过角度，光线以及其他因素来清晰的采集到脸部进行识别。

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。

考前14天，考生需认真做好每日体温测量和健康监测，并如实向报名单位报告健康及行程情况。考试期间，将严格落实入场体温排查、考场消毒通风等防疫措施。

据报道，北京今年的考场与往年有些不同，不再是监考员对进行现场核对，而是采取了考生“刷脸”进考场的措施。

今年北京所有考场门口增添了，提前录入的新设备，所有考生进场时都要通过这台考试终端系统“刷脸”进场。

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。每个人的脸都是由前额、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊、嘴巴、脸颊之间的一般位置关系也是固定的。然而，人脸是的。世界上找不到两张完全一样的脸。人们通常可以根据不同面孔之间的细微差异来区分不同的人。脸部具有相似性和变性，不同的环境，光线，角度，年龄，都会改变脸部的成像，所以脸部识别是生物识别领域的一个难题。

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。