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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，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人脸识别翼闸，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。

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，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人脸识别系统，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，刷脸就可通行人脸识别管理系统，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，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。

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。

人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。每个人的脸都是由前额、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊、嘴巴、脸颊之间的一般位置关系也是固定的。然而，人脸是的。世界上找不到两张完全一样的脸。人们通常可以根据不同面孔之间的细微差异来区分不同的人。脸部具有相似性和变性，不同的环境，光线，角度，年龄，都会改变脸部的成像，所以脸部识别是生物识别领域的一个难题。

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。