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人脸识别在安防行业的应用

随着人工智能时代的到来，当前计算机视觉识别技术甚至已在一定程度上超过人类，计算机视觉和智能无人设备正快速普及。作为人工智能的典型应用，人脸识别技术成为人工智能的接口。

伴随着智能识别术的突破，安防企业在人脸识别通道闸这块土地上正打得热火，也将技术重点聚焦于动态人脸识别、行为分析等图像智能领域，而当前传统安防厂商和算法型厂商同时存在着明显的竞争和合作关系动态人脸识别系统，整个安防行业在动态人脸识别技术的浪潮推动下，态势。

一个完整的人脸识别通道闸安防系统主要包括人行通道闸机、门禁系统、报警和监控三大部分。动态人脸识别布控系统、人脸识别门禁、人脸识别访客系统、人证合一闸机等产品也就应运而生，迅速占领了智能安防市场的大部分市场份额。整个安防市场已经进入到了泛智能化时代，交通、能源、园区、学校、楼宇、银行包括中小企业、民用等都有人脸识别的应用需求。

人脸识别考证及多功能检测等技术，对人员施行实时人脸解析报警，人脸考证模式，实现人员智能身份验证。

科学技术人脸强大优势

人脸图像的获取不同于指纹、掌纹须要接触指掌纹获取设备，指掌纹的提取除了对设备有一定的磨损外，也不卫生，而人脸图像提取的设备是摄像头，无须接触。

二、非侵扰

人脸照片的获取可应用摄像头智能化拍照人脸识别管理系统，无须工作人员干预，也无须被采集者协作，只需以没问题状态经历摄像头前即可。

三、友好

人脸是一个人出生后来暴露在外的生物特征，所以它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强，故此人脸的提取并不像指掌纹获取那样难以让人接受。

四、直观

计算机视觉准确率达到99以上，并且不会疲劳，比人眼愈加靠谱。

五、迅速

从摄像头看守地带实行人脸的提取是特别飞速的，由于它的非干预性和非接触性，让人脸提取的时间大大缩短。

六、轻便

人脸提取前端设备摄像头司空见惯，它并不是设备，于是简单易操作。

七、可扩展性好

它的提取端全部可以选用现有视频看守软件的摄像设备，后端使用的扩展性觉定了人脸识别可以利用在进出控制、黑名单监测、人脸照片寻找等多行业。

人脸识别系统被广泛应用的原因

应用广泛

人脸识别系统是一项更加便利和具有安全保障的科技技术产品，无接触的特点，给人提供更好的体验，有利于减少人员接触造成的疾病传播，同时安装也非常方便，更传统的访客门禁系统一样，安装非常方便快捷，只需一台人脸识别设备，配套管理系统就可以了，信息可以自动保存和上传，记录可追溯，所以目前，在一些经济发达的城市，企业、学校、公共场所和单位都开始大量应用。

安全便利

传统的门禁系统，比如或者指纹识别，安全性就非常低了，而且只认卡不认人，是谁进去无法准确确认，卡也存在容易丢失的风险;而指纹识别也容易被，价格也不贵。而人脸识别系统不同于传统的安全门禁系统，人脸识别系统可以一一核对人员信息，只有符合的人员才能进出，而人脸信息比较难以，成本比较昂贵，所以能够带来高的安全性，而且人脸识别不同于传统的识别方式，它是无接触识别的，给用户的体验更好。

经济优势

通过人脸识别访客系统的运用，可以更有效的保证人们财产的安全，虽然安装的费用可能会贵些，但是能够带来强的效果，降低的概率，有效降低人们财产的损失，确保人们的人身和财产安全，所以可以带来更好的经济优势。人脸识别访客系统也可以解决以往门禁系统的耗损以及模糊不识别所带来的的不方便。

金属探测仪、无线电监测车巡查，严防考试

今年，我市开发或升级志愿填报、分数转换、综合信息查询等10余个信息系统，检查、更新标准化考点网络、摄像、听力播放、防控和身份识别等设备。

例如，重庆八中（渝北校区）考点便运用“互联网+”人工智能等新技术，给考试考务监督与指挥系统装上了“智慧大脑”。据该考点相关工作人员介绍，这套智能设备有人脸自动识别、对比等功能。整个渝北区相关考点应到人数、实到人数、缺考人数等均有显示，未签到考生也有提示。

在6月5日召开的广州市疫情防控新闻发布会上，广州市卫生健康委相关负责人介绍，广州将考点划分为普通考点、隔离考点两大类。在普通考点内，分别设置了普通考场、备用考场和隔离考场。不同类型考生将分别安排到相应考场，采取不同的防护标准和要求，确保轨迹上互不交叉、空间上完全间隔。对核酸检测阳性的考生，广州专门在收治机构设置考场，大限度保障考生顺利应考。对封控区域考生、密接考生、次密接考生等，采用专车、司机接送往返隔离考点，专车的司机均经过严密的健康检测和接种、核酸检测等。

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人脸图像采集：不一样的人脸图像都能根据拍摄摄像镜头采集出来，例如静态数据图像、动态像、不一样的部位、不一样小表情等层面都能够获得非常好的采集。当客户在采集机器设备的拍攝范畴内时，采集机器设备会全自动检索并拍攝客户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在具体中关键用以人脸鉴别的预备处理，即在图像中校准出人脸的部位和尺寸。人脸图像中包括的方式特征十分丰富多彩，如条形图特征、色调特征、模版特征、构造特征及Haar特征等。人脸检测便是把这在其中有效的信息内容挑出，并运用这种特征完成人脸检测。 流行的人脸检测方式 根据之上特征选用Adaboost学习培训优化算法，Adaboost优化算法是一种用于归类的方式 ，它把一些较为弱的分类方法合在一起，组成更新的较强的分类方法。 人脸检测全过程中应用Adaboost优化算法筛出一些意味着人脸的矩形框特征(弱分类器)，依照权重计算的方法将弱分类器结构为一个强分类器，再将训炼获得的多个强分类器串连构成一个联级构造的堆叠分类器，合理地提升 分类器的检验速率。