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人臉識別門禁機是采用當今國際科技領域高精技術——人臉識別技術（融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體），利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點，利用生物統計學的原理進行分析并建立人臉特征模板。 ...

人臉識別門禁系統更安全、更便捷、更智能。人臉識別門禁系統解決了老式門禁刷咔容易被復刻所帶來的安全隱患問題；人臉識別門禁系統，具有主動捕抓人臉的功能，刷一刷臉就可進門，無需動手、刷指紋或者輸密碼，做到使用的人性化。

智能門禁系統是通過視頻云進行人臉識別的，是必須有聯網功能 ； 門禁系統在識別出預設人臉時，能夠正常打開門，如果識別到非名單的人臉，則會將信息發送到戶主手機上； 面部識別門禁系統也能夠通過密碼及指紋開門，支持多種開門方式。

人臉識別一體機有哪些特點？

人臉識別系統適用于辦公區域、通道閘機、寫字樓、學校、公共服務及管理項目等需要用到人臉門禁的場所。以下是蕪湖一路機電的人臉識別一體機所具有的特點：

1、動態雙攝防偽，完全解決各類照片在各種載體上的欺騙；

2、夜間紅外、RGB 雙補光；

3、采用基于視頻流的動態人臉檢測、跟蹤識別算法；

4、識別準確率為 99.7%；

5、識別速度快，人臉跟蹤與檢測耗時 20ms 左右；

6、屏幕尺寸7 英寸，全視角，170°IPS 液晶屏；

7、分別率200W像素，自動白平衡。

人臉識別的發展歷史

第壹階段（1950s—1980s）初級階段

人臉識別被當作一個一般性的模式識別問題，主流技術基于人臉的幾何結構特征。這集中體現在人們對于剪影（Profile）的研究上，人們對面部剪影曲線的結構特征提取與分析方面進行了大量研究。人工神經網絡也一度曾經被研究人員用于人臉識別問題中。較早從事 AFR 研究的研究人員除了布萊索（Bledsoe）外還有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。總體而言，這一階段是人臉識別研究的初級階段，非常重要的成果不是很多，也基本沒有獲得實際應用。

第二階段（1990s）高潮階段

這一階段盡管時間相對短暫，但人臉識別卻發展迅速，不但出現了很多經典的方法，還出現了若干商業化運作的人臉識別系統，比如為的 Visionics（現為 Identix）的 FaceIt 系統。 從技術方案上看， 2D人臉圖像線性子空間判別分析、統計表觀模型、統計模式識別方法是這一階段內的主流技術。

第三階段（1990s末~現在）

人臉識別的研究不斷深入，研究者開始關注面向真實條件的人臉識別問題，主要包括以下四個方面的研究：

1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。

2）深入分析和研究影響人臉識別的因素，包括光照不變人臉識別、姿態不變人臉識別和表情不變人臉識別等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face, LBP Face等）和深度學習方法。

4）利用新的數據源，例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。

小區有必要引入人臉識別系統作為門禁嗎？

人臉識別門禁系統，結合人臉識別、人臉對比、物聯網等技術實現身份交叉驗證，協助社區管理人員確認用戶身份。據了解，由于人臉的直觀性和不易被復刻的特性，人臉識別門禁系統可以有效阻攔陌生人隨意進出社區，盡可能降低社區安全事故發生的頻率。

社區人口集中，人員出入情況復雜，既有親朋好友、快遞外賣，也有不的陌生人。由于人口流量大，管理人員精力問題，出入口管理工作一直不大理想，再加上磁卡丟失、密碼泄露、指紋被盜等問題得不到有效解決，不少吥法分子趁機潛入，導致社區內安全事件頻發。引入人臉識別系統作為門禁是非常有必要的。