智能建筑和智能住宅进一步将智能应用从社区引渡到家庭，这在实现居民的智能生活和提高他们的生活质量方面有着根本性的改进。在应用扩展方面，随着智能社区技术的快速发展，无疑将进一步推动社区中“云”与“端”的结合，实现智能社区中随时随地、按需随意的智能应用，人脸识别门禁就是的。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。与传统手持测温仪器相比，避免了交叉的可能性。浙江学校人脸识别软件
宾馆使用人脸识别系统更安全老旧宾馆或多或少存在管理不严问题，比如存在发广告的、搞推销、非工作人员也可以出入宾馆，给入驻的客人带来极大的安全隐患。人脸识别系统可以录入宾馆工作人员，保证非工作人员无法入内。同时应用在电梯控制上，只有工作人员盒入住得客户才能通过人脸识别乘坐电梯，那么在宾馆进出的个环节，就有效避免无关人员进出宾馆。同时在宾馆客房上安装人脸识别门禁，入驻的客人直接开启宾馆客房门锁，人脸识别门禁系统是以人脸识别技术为，人脸具有不易复制的特性，和传统的门禁卡相比，更加安全且不易仿制，陌生人无法凭借化妆、戴假发、戴帽子、戴眼镜等方法潜入保证房间的安全性。浙江学校人脸识别软件人脸识别系统在运行过程中的维护应尽量做到简单易行。
标准化、开放性是信息技术发展的必然趋势，在可能的条件下，设计中采用的产品都尽可能是标准化、具备良开放性的，并遵循国际上通行的通信协议。应用面部识别门禁考勤管理系统尽量采用已商品化的通用软件，以减少二次开发的工作量和利于日后的使用和维护。人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机 干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补 偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。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年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、**系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的应用，其技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。软件集计算机技术、数码摄像技术，人脸识别技术于一体。浙江学校人脸识别软件
进入人工智能产业落地期，人脸识别技术已成为安防、金融、医疗、教育、智慧城市等领域应用广的技术。浙江学校人脸识别软件
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。浙江学校人脸识别软件
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