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一般人脸识别分三个步骤：首先建立人脸的面像档案，即用摄像机采集单位人员的人脸或照片形式的面像文件，将其生成面纹(Faceprint)编码贮存起来；用摄像机当前出入人员的面像，获取人体面像，并将当前的面像文件生成面纹编码；用当前的面纹编码与档案库存的进行比对，即将当前面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对，获取相应信息动态人脸识别系统。

人脸识别技术正在不断的完善，应用的范围也不断扩大

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人脸识别管理系统，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。

人脸识别一体机集人脸识别、测温、考勤、门禁一体机，集人脸识别、体温检测、口罩识别、身份验证、现场人脸、黑名单预警、人物拍照、检测等功能于一体。采用传感器，搭载工业级双目摄像头和识别技术，并配备红外摄像头模块，完全适应强光和背光下的高需求环境，具有识别速度快、准确率高、列表库容量大等特点。

人脸识别一体机可与、指纹阅读器等各种外设配合使用，适用于社区、校园、医院、景区、酒店、商场、企业办公楼、公共服务场所、建筑工地等复杂应用场景。这需要体温监测、识别和访问控制。

人脸识别一体机有效降低了测温过程中大规模接触人体带来的潜在风险，缩短了人体测温时间，增加了测温的有效支撑，为上述场景的管理提供了有力的安全保障。

大数据、人工智能兴起的时代，通过人脸识别技术的加持优化进考流程，帮助忘带纸质证件的考生无阻应考，疫情之下还能实现无接触测温，不仅有效保障考生身份的真实性还能为校园防疫助力。

就场景来看，大众对“刷脸”技术应用的接受度普遍升高。纵观整个市场，近年来，大数据、人工智能、信息等新兴技术不断进入校园并参与到校园管理、教学活动中，聚焦于智慧教学、管理与服务平台建设的智慧校园已是时代刚需、大势所趋。

网络远程考试：严防

自疫情爆发以来，不少高校在研招复试中均采用网络远程的方式，“双识别”的人脸+证件核验，严格审查应考的。此外，提升考试也曾提出过在线机考，人脸核验辅助的方式。

一夕之间，人脸识别成了远程招考的刚性需求。学生进入考试前需提前进行人脸识别验证，如若验证不通过，则会出现考试被锁定的情况，不能继续参与考试，有效守护考场公正，加强在线考试信用监管。

、人脸识别考勤 手机签到防拥堵

不论是指纹考勤还是磁卡考勤,二者都受到设备条件的制约。上下班时,员工需前往设备固定位置打卡,人员一多难免出现拥堵状况,手上要是沾了油污或者水渍,想要打卡就没那么顺利了,采用移动端签到,可以有效清除此类烦恼。

实现人脸识别考勤的主要设备就是员工手机。企业员工事先只需要好人脸识别考勤app,做好人脸信息登记即可。上下班时间,不论是走廊,办公室还是电梯口,只要在公司范围内,拿出手机就能刷脸签到,整体操作,简单快速,无需肢体接触,有效解决上下班打卡拥堵问题。

另外,与传统的考勤模式相比,手机签到更是节省了磁卡、固定设备等成本投入,让考勤工作更加人性化和自主化