人臉識別

通過出入口的信息采集、實時人臉抓拍識別和人證比對，從而實現(xiàn)人證合一驗證。并針對小區(qū)實現(xiàn)固定人員刷臉通行，人臉識別系統(tǒng)公司，訪客人員登記后刷臉通行或刷身份1證人證比對成功后通行，人臉識別系統(tǒng)廠家，解決固定人員通行時需要或遺忘密碼的問題，人證比對失敗人員則需要小區(qū)管理人員確認后手工放行。

人臉識別通道管理系統(tǒng)能大大提高門禁系統(tǒng)運行的安全性和可靠性，大程度上降低通過身份冒充而進入某種場所進行不法犯1罪活動的可能性，極大減少了門禁安全系統(tǒng)中現(xiàn)有及潛在的技術漏洞、隱患和風險。

有研究表明，兒童識別目標（如人臉）往往依據目標的某些局部特征，而成年人則側重于記住目標的全局。

人臉特征的探測也可作為一種圖像預處理手段，如果確定了兩眼的位置，得到兩眼間的距離，依此就可得到人臉的尺度大小，進行尺度標準化處理，解決人員距離***遠近的問題。從理論上來說，人臉的關鍵部位特征相對比較穩(wěn)定，對人臉、方向等沒有過多要求，通過算法提取的特征能準確反映對象的特征，具有一定的不變性，保證了結果輸出的一致性，能夠滿足人臉識別在早期各應用場景的使用。

人臉檢測

“人臉檢測（Face Detection）”是檢測出圖像中人臉所在位置的一項技術。

人臉檢測算法的輸入是一張圖片，輸出是人臉框坐標序列（0個人臉框或1個人臉框或多個人臉框）。一般情況下，輸出的人臉坐標框為一個正朝上的正方形，但也有一些人臉檢測技術輸出的是正朝上的矩形，或者是帶旋轉方向的矩形。

常見的人臉檢測算法基本是一個“掃描”加“判別”的過程，即算法在圖像范圍內掃描，再逐個判定候選區(qū)域是否是人臉的過程。因此人臉檢測算法的計算速度會跟圖像尺寸、圖像內容相關。開發(fā)過程中，我們可以通過設置“輸入圖像尺寸”、或“小臉尺寸限制”、或“人臉數量上限”的方式來加速算法。