传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸识别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识别技术，属于生物特征识别技术的一种。四川商场人脸识别原理
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。江苏商场人脸识别方案农民工农民工实名制考勤设备选择了人脸识别考勤机！
人脸识别技术，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和人脸，进而给出每个脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息,并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份的一系列相关技术。因而，人脸识别通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年代后期。2014年3月，香港中文大学信息工程系主任、中国科学院深圳先进技术研究院副院长汤晓鸥的团队发布研究成果，基于原创的人脸识别算法，准确率达到98.52%，超越人眼识别能力（97.53%）。
人脸识别在特征提取算法方面，基于神经网络让机器模拟出人类大脑的学习过程，并通过卷积神经网络模型和海量的图片数据进行训练，使生物识别的准确率大幅度提升。然而，由于深度学习需要应用大量的数据样本和较长时间的训练时间，对于整体运算环境要求也很高，目前所覆盖的应用范围不广。很多市面上的人脸识别应用，还是以传统的、成本较低的Local Binary Pattern（局部二元模式）算法为主。人脸识别智能化系统的设置并非千篇一律的，而应根据工程的实际情况，如工程规模、配套设施、市场定位、用户对象、管理要求、规划及平面布局等等因素，作出有针对性的设计。人脸识别系统直观性好:彩屏显示，语音报姓名。
人脸识别门禁结合人脸识别、人脸比对、物联网等技术完成身份验证，输入社区居民人员信息，通过人脸识别进出门禁，系统自动存储人员访问记录，提供事后查询服务，支持按时间段、设备名称、快照位置等方式查询。人脸识别门禁能有效防止陌生人随意进出社区，增强社区安全，强化社区安全体系。人脸识别智能化系统的设置并非千篇一律的，而应根据工程的实际情况，如工程规模、配套设施、市场定位、用户对象、管理要求、规划及平面布局等等因素，作出有针对性的设计。人脸识别可用于考勤管理。广东智能人脸识别那家好
本系统设计内容是系统的、完整的、易用的以及符合人机交互的；方案设计具有科学性、合理性、可操作性。四川商场人脸识别原理
人脸识别所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别人脸识别系统方案设计应遵循技术先进、功能齐全、性能稳定、节约成本等原则，并综合考虑维护及操作因素，并将为今后的发展、扩建、改造等因素留有扩充的余地。本系统设计内容是系统的、完整的、的，设计方案具有科学性、合理性、可操作性。四川商场人脸识别原理
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