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人脸识别系统技术特指利用比较不同人脸视觉特征信息进行身份鉴别的新识别技术，属于生物特征识别技术的一种。人脸动态识别技术是一种基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行处理，根据每个脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息，进一步提取每个人脸中的身份特征小区人脸识别系统，并将其与一直的人脸进行对比，配合人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理，身份确认以及身份查找等，确认具体人员的身份。人脸识别一体机在各个行业领域中的具体应用：

(1)人脸识别考勤应用：如今很多企业和学校的考勤方式弊端显著，代打卡现象严重，而人脸识别考勤系统会保存考勤数据，并给出识别结果，从而加强课堂和公司的考勤数据的准确性、完整性，并为日后考勤记录提供准确的数据。这种使用人脸识别设备来进行考勤记录的方式，俗称“刷脸考勤”。

(2)人脸识别门禁应用:将人脸识别终端应用到通道闸机和智能门禁中的身份识别系统上，可大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性，从大程度上降低身份冒充而进入某些场所进行不法活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现有及潜在的技术漏洞、隐患和风险，如在机场、火车站、高校、酒店和政府单位等场所中的使用较为常见人脸识别管理系统。

(3)证卡认证和出入管理：人脸识别终端应用于认证核验设备中，可快速准确地确认人员的，进行的人员核验，如火车站、地铁、机场等。

   电子班牌之所以大火，主要源于“走班制”的需要：不同于传统教学的固定化班级，走班制教学兼有固定的行政班与变动的学科教学班特点，教学过程中班级会频繁变动。随着“新课改”以及改革的推进，“走班制”教学成为常态，如何统筹学生选课、签到考勤、教室占用成为普遍痛点。而通过智慧班牌系统，学生前往教室上课时，教室门口的摄像头会自动进行身份识别并签到或签退。使得考勤更加规范，避免代签发生，还能节约课堂时间，提升教学效率。

【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。

特征获取 人脸图像特征获取：人脸识别技术可应用的特征一般分成视觉效果特征、清晰度统计分析特征、人脸图像转换指数特征、人脸图像解析几何特征等。人脸特征获取便是对于人脸的一些特征开展的。人脸特征获取，也称人脸表征，它是对人脸开展特征模型的全过程。人脸特征获取的方法具体来说分成两类：一种是根据知识的表征方法；此外一种是根据解析几何特征或统计学习的表征方法。 根据知识的表征方法主要是依据人脸的样子叙述及其她们中间的间距特点来得到 有利于人脸归类的特征数据信息，其特征份量一般包含特征点间的欧式距离、折射率和视角等。人脸由双眼、鼻部、嘴、下颌等部分组成，对这种部分和他们中间构造关联的几何图形叙述，可做为鉴别人脸的关键特征，这种特征被称作几何图形特征。根据知识的人脸表征关键包含根据几何图形特征的方法和模板匹配法。

人脸鉴别被觉得是生物学特性鉴别行业乃至人工智能技术行业艰难的课题研究之一。人脸鉴别的艰难主要是人脸做为生物学特性的特性所产生的。 相似度 不一样个体中间的差别并不大，全部的人脸的构造都类似，乃至人脸的构造外观设计都很类似。那样的特性针对利用人脸开展定位是有益的，可是针对利用人脸区别人们个体是不好的。 多变性 人脸的外观设计很不稳定，人能够根据面部的变化造成许多小表情，而在不一样观查视角，人脸的视觉效果图象也相距非常大，此外，人脸鉴别还受阳光照射标准（比如大白天和夜里，房间内和户外等）、人脸的许多遮住物（比如防护口罩、太阳眼镜、秀发、胡子等）、年纪等各个方面要素的危害。 在人脸鉴别中，类的变化是应当变大而做为区别个体的规范的，而第二类的变化应当清除，由于他们能够意味着同一个个体。一般称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。针对人脸，类内变化通常超过类间变化，进而使在受类内变化影响的状况下利用类间变化区别个体越来越出现异常艰难。