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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小区人脸识别系统，属于生物特征识别技术的一种人脸识别。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，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。

人脸识别在闸机领域的应用场景：传统的门禁卡系统，用户在使用过程中一旦遗失门禁卡或者遗漏门禁卡人脸识别系统，就会陷入无法通过门禁的尴尬。指纹识别虽然说也是门禁卡中的一大进步，但是一旦出现使用者指纹破皮手湿、灰尘等情况，也照样不能通过门禁。相较于以上两种门禁卡，人脸识别门禁系统的优势比较明显，基于人的面部特征进行识别，不需要带卡，刷脸就可通行，所以人脸识别门禁系统越来越受欢迎。人脸检测识别系统基于深度学习神经网络人脸识别管理系统，具有成本低、检测快、准确率高、自动学习等优点。可对接多种系统，如商城系统、会员管理系统、一卡通系统、小程序、OA办公系统、ERP系统等。随着技术的不断进步和突破，人脸识别门禁的功能也越来越强大，应用也越来越广，提高来访者通行率的同时，也为访客带来全新的体验。人脸识别在闸机领域的应用场景也是多种多样。

值得注意的是，在智慧班牌日益丰富的信息化功能中，人脸识别始终扮演重要角色，而且上述企业所开发的智慧班牌，都采用了虹软视觉开放平台的ArcFace 人脸识别算法。

     作为一款业内的免费人脸识别算法，ArcFace SDK拥有人脸检测、人脸比对、人脸属性、检测、遮挡下的人脸识别等全栈能力，大特点在于可以免费商用，而且算法集成简单。同时，该算法支持离线使用，不受网络环境影响，可在安全性更高的局域网络内流畅运行。数据完全储存在本地，更受用户信任，适配教育相关场景。

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。

网络应用

利用人脸识别辅助网络支付，以防止非的拥有者使用等。如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现。如果密码被盗，就无法保证安全。如果使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和统一。从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

传统的出入口通道大都采用IC卡门禁进出，而且门禁卡容易丢失，物业、工程商、厂家都在为此不停地售后维护。尤其是物业管理中心，花费很多时间在不停地注册、注销、更换门禁卡等，浪费了很多人力和物力成本。人脸识别系统相比传统门禁系统更具有安全和准确性，更多的带来便捷性，不需花费时间找门禁卡或忘记带卡了。

人脸识别系统并与通道闸机相结合，准确记录通行人员的、出入时间，并与门禁系统、访客管理系统的相结合，实现人员通行的自动管理。人脸识别闸机的应用可以提高场所安全管控，减少管理人员，节约人力成本，同时为人们通行带来更好的体验