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有哪些可以实现人脸识别功能的设备呢?

1.人脸识别考勤机

可以对大厦、园区出入的人员身份进行识别，从而实现准确的人员权限管控和内部员工考勤人脸自动识别系统，防止没有权限的人员进出相关区域的同时，也避免了他人代、签到等违规行为。

2.人证核验门禁终端机

酒店、机场、车站、以及其他需要核验的场所，可以快速准确地确认人员，特别是部分的机场和车站，可以使用直接乘车，节约了时间、人力、材料等各方面的成本，为出行带来很多便利。

3.人脸识别门禁访客机

实现访客人脸录入、核验，授权后实现刷脸进出各个区域。

4.人脸识别通道闸机

与人脸门禁机有部分重复功能，人脸门禁可以是普通的出入口点位通过安装人脸识别设备实现，也可以是人脸闸机实现。而人脸闸机必须是闸机与人脸识别设备结合应用实现控制人员通行的设备。

相信大家都知道了近公布的一个消息，就是在峡谷之巅新赛季即将开始的时候，加入人脸识别系统，要求所有在峡谷之巅的玩家都需要通过这个系统确认自己是本人在玩游戏，而且还有各种信用分系统。这样对于峡谷的剧组和演员来说是毁灭性的打击，演一场的成本代价大幅度提升人脸识别管理系统，也不可能再购买大量账号让为数不多已经注册了账号的演员玩家去玩了。

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。

面部识别的优点取决于其自然性和不被被测个人察觉的特性。 说白了自然性，就是指该识别方法同人们（乃至别的生物）开展个人识别时需利用的生物特点同样。比如面部识别，人们也是仔细观察较为面部区别和确定的，此外具备自然性的识别也有视频语音识别、身材识别等，而指纹识别识别、识别等也不具备自然性，由于人们或是别的生物并不通过该类生物特点差别个人。 不被察觉的特性针对一种识别方式 也很重要，这会使该识别方式 不让人抵触，而且由于不易造成人的留意而不易被蒙骗。面部识别具备这些方面的特性，它利用能见光获得面部图象信息内容，而有别于指纹识别识别或是识别，必须利用电子器件液位传感器收集指纹识别，或是利用红外感应收集图象，这种的收集方法非常容易被别人察觉，进而更有可能被掩藏蒙骗。

校园安全一直是社会关注的焦点，但就近期频发的校园安全事故来看，传统的人员看管、视频监控等方式并不能解决外来人员随意入校、学生擅自离校等安全问题，而人脸识别技术则可较好地解决以上问题。

在通行方面，人脸识别系统可自动识别进出校园、宿舍、图书馆等场景的人员，有效防止陌生人员。当发现系统数据库危险人员、黑名单等可能危及校内师生安全的人员时，系统则自动报警。

在考勤方面，人脸识别技术的加持助力校园考勤实现自动化。通过刷脸，简化考勤流程，有效解决因忘携带感应卡而无法实现考勤等问题。系统自动生成考勤记录，方便管理人员进行考勤工作管理，大大地节约了管理成本。甚至可以做到检测学生的活动路线，对违反规定出入校园的学生生成预警名单，还能与系统实现无缝对接，对校内人员的安全保持高警惕。