今天给各位分享公安实时人脸识别的知识，其中也会对实时人脸识别进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
人脸识别门禁系统是小区的吗
本文贡献者：【她都懂】 ，解答(公安实时人脸识别)的问题，欢迎阅读！
最佳答案对任何小区来讲，门禁系统需要做到防止陌生人或不法分子随意进出，而传统的小区大多存在门禁系统落后与管理不严等问题。这无疑会让小区存在一定的安全隐患，无法有效阻止陌生人随意进出小区。
当采用人脸识别门禁系统后，小区的物业管理只需要把业主的身份信息以及面部信息进行采集录入系统后台，即可实现人脸识别通行。在人脸识别门禁闸机使用时，如果在系统后台没有做过信息录入将无法实现通行。这种方式能做到有效的阻止陌生人随意进出小区，发挥了很大的安防作用。
人脸识别门禁的优势
1、红外识别人脸，高准确率下的安防升级
人脸识别机或者人脸闸机采用双目摄像头和红外识别人脸技术，抗干扰性强，可以降低光照等外部环境和位置的影响，精确提取人脸属性进行真人动态比对，识别误差大幅度减小。当人员与数据库中的信息比对失败时就无法进入。这就保证了进入人员的安全性，未登记的外部人士和非库内人员无法冒充他人进入，即便是拿他人照片也无法“刷脸过闸”。
2、多入口数据互联，实现跨门口管理
同个单位有多个入口的情况下，可装配多个人脸闸机，不同区域的人脸闸机有统一的数据库和终端管理平台，让各区域的人脸闸机实现数据互联，并对多个入口进行统一化管理。具体到不同单位，也会根据实际情况制定相对应的订制人脸闸机解决方案。
人脸识别门禁最得好的还属捷易科技，这是一家专注于人脸识别门禁出入口管理软硬件研发、生产、销售和服务为一体的高新技术企业，旗下有“捷易物联”“JAE”两大知名品牌，经过多年的专业沉淀，产品畅销全球20多个国家和地区。
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农行app人脸识别不通过需要到柜台
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最佳答案打开农行掌上银行，在我的页面点击安全中心。然后在安全中心里点击刷脸设置。进入后找到刷脸转账/支付，关闭开关。注销成功后，点击确定。再次打开开关，点击立即刷脸验证。重新进行人脸识别设置后，即可正常使用。就是农行app人脸识别老是失败的解决办法。
拓展资料：
通过农行掌银办理农业银行贷款业务时，若是人脸识别不通过，建议客户先检查一下手机连接的网络是否顺畅，有可能是网络不好才导致人脸认证失败，可以换一个好一点的网络连接，然后重新进行人脸识别验证。
还有可能是手机信号不好的缘故，客户可以走到信号好的地方再重新尝试。以及有可能是进行人脸识别时所处的环境是背光的，或者光线不充足导致的，建议客户到光线充足的地方重新进行验证。
除此之外，也有可能是客户有刘海，或者戴了眼镜，遮挡了面部导致的。客户可以把刘海梳起来或者摘掉眼镜，确认面部无遮挡之后再重试。当然，也有可能是客户没有按提示做出指定动作或说出指定口令，客户在重试的时候就要仔细遵循系统提示进行操作。实在不行的话，客户可以带上个人身份证、居住证明、经济收入证明等相关资料去农行线下网点办理。
农业银行信用卡刷脸办卡可在手机H5申请和掌银客户推荐两大线上渠道办理：
1、客户通过线上渠道办卡，输入身份证号、手机号、手机验证码、图形验证码等信息。根据客户填写的相关信息，判断新老客户，分别走新老客户办卡流程。
2、客户完成资料填写及信息确认后，选择“人脸识别”，启动手机摄像头，进行照片拍摄。
3、7点至19点可实时人脸识别。19点至次日7点联网核查关闭期间，次日7点批量识别。实时人脸识别期间，如识别失败的，共有10次机会重试，如10次机会用完，则可正常提交申请。
4、新客户申请成功审批通过后网点领卡。
5、老客户申请成功审批通过后，卡片直接邮寄给您勾选的原卡片家庭地址或单位地址。
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人脸识别系统与刷卡识别安全性
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最佳答案通常人脸识别系统由前端人脸捕获采集子系统，网络传输子系统和后端分析管理子系统组成，前端人脸采集设备负责人脸图像的采集，包括人脸照片和视频流，网络传输子系统负责数据，图片和视频流的传输和交换，后端分析应用平台收到前端收集的人脸图像后，将进行收集，处理，存储，应用，管理和共享相关数据。
人脸识别系统可以根据用户的应用需求支持实时的人脸捕获和检索功能。它还可以提供黑名单库和捕获的图片之间的实时比较信息，从而提供服务以快速有效地查找可疑目标，随着大数据的发展和深度学习的发展，神经网络已经引起了广泛的关注，并且在图像分类，手写识别，语音识别和其他应用方面取得了远远超过传统方法的结果。
香港中文大学的研究人员提出使用卷积神经网络进行人脸识别，利用20万个训练数据，首次在LFW上获得超过人类水平的识别精度，这是人脸识别发展的历史，通过深度学习获得的面部特征表达具有重要的特征，这些特征在手动特征表达中不可用，这些特性是通过数千次大数据培训而自然获得的。
在这种流行病的影响下，口罩没有“密封”面部识别技术。取而代之的是，越来越多的科技公司突破了戴口罩的人脸识别问题，并且人脸识别的准确性得到了提高，依靠物联网和人工智能等高科技的迅猛发展，人脸识别应用场景将越来越广泛，技术创新的一小步是人类幸福的一大步，展望未来，人脸识别技术将在商业，政府和社会的各种应用领域中发挥更大的作用，并使全人类受益。
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为什么每次都要进行人脸识别
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最佳答案人脸识别系统的核心是人脸识别技术。这是一种新的生物识别技术，是国际科技领域的高新技术。这种技术广泛采用区域特征分析算法，将计算机图像处理技术与生物统计学原理相结合，利用计算机图像处理技术从视频中提取人体图像特征点，同时也利用生物统计学原理分析建立数学模型。因此，这项技术具有广阔的发展前景。该系统可以对注册的人像数据进行建模，提取人脸特征，并将生成的人脸模板保存到数据库中。在face search中，对指定的肖像进行建模，并将其与数据库中所有人的模板进行比较，最后根据比较的相似值列出最相似的人。
很久以前，美国曾要求有免签证协议的国家使用电子护照系统并结合人脸识别。后来，50多个国家实施了这一制度。之后，中国的铁道部宣布，将在车站安装身份识别和人脸识别的高科技安检系统。这么多国家使用这一技术，正是因为它有这么多的优点。这个系统它可以检测人脸阴影，自动调整动态曝光补偿，检测人脸跟踪，并自动调整图像放大率。
众所周知，人脸识别系统有着很多的系统，比如说，人脸识别访问管理系统、人脸识别访问控制和考勤系统、人脸识别监控管理系统、人脸识别计算机安全系统、人脸识别ATM智能视频报警系统人脸识别监狱智能报警系统，人脸识别RFID智能通关系统等等。同时，这项技术适用范围的场所有很多，比如公园、工厂、超市、会议中心、体育场馆、学校、医院、居民区、商业街、大型农贸市场等公共活动和聚集场所，以及酒店、餐厅、娱乐场所、办公楼、电梯等主通道的大堂出入口等地方，都可以使用该技术。
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人脸识别哪个好用
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最佳答案人脸识别是资本和人才的比拼 应用场景日渐多元化
• 人脸识别是起点，独角兽们的人工智能会走得更宽
• 人才助力人脸识别独角兽 大鱼吃小鱼、优胜劣汰
资本一向是判断某个领域前景的风向标，人工智能成了毋庸置疑的风口——人工智能领域的投融资在迅速增多，人工智能的企业数量也在随之增多。公开资料显示，从2016年1月到2017年2月这一年间，人工智能领域融资事件共发生360余起，几乎平均一天达成一项融资。
不过，科技互联网领域盛极一时的领域都有周期性，经过了非理性的疯狂生长，终会退烧，重回理性成长轨道。创新工场创始人兼CEO李开复曾表示，明年初将会出现第一波倒下的AI公司以及投资人。
一个新兴细分领域刮起台风之时，总会吸引众多的创业者和热钱投入其中，但最终经过几轮淘汰赛的比拼和角逐，最终市场上只会剩下几个寡头甚至一个超级巨擘的局面，从百团大战、打车软件大战、到共享单车，再到人工智能以及更细的人脸识别，都将会是这样一个优胜劣汰的过程。
目前，人脸识别的江湖中，商汤、旷视、云从、依图，被李开复称为人脸识别的四个独角兽。热钱和融资再燃烧一两年，除了这四家之外的人脸识别公司，或许将迎来其生命周期的尾声。
与此同时，即便独角兽们在人脸识别领域有着深耕，但一方面依然面临着Facebook、谷歌、腾讯等国内外互联网巨头强敌的环伺，另一方面也将应对着人工智能技术日新月异的自我挑战和颠覆。
人脸识别是基于人的面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。使用摄像头或者摄像机采集含有人脸的图像或视频，自动检测图像信息和跟踪人脸，对检测到的人脸进行脸部的一系列相关分析技术。
未来至少在3-5年人工智能领域都是人才战，是脑力游戏。全球也就是几十个人来做突破性工作，核心是看最顶尖的研究人员的智商PK，看谁能够做出突破。
商汤拥有亚洲最大的深度学习研究团队，包括18名教授，以及来自麻省理工学院、斯坦福大学、北大、清华等世界名校的120余名博士生。
此外，商汤科技已与香港中文大学、清华大学、浙江大学、上海交通大学等众多高校院所建立了合作。其中与香港中文大学、浙江大学分别建立有联合实验室，共同推进前沿基础研究。
商汤科技也会进一步继续利用名校+名企的模式，为企业培养精英人才，加速科技转化，通过产学研结合的模式，共同打造培养创新型、复合型高层次人才的示范平台，促进地区产业升级，实现高校、企业与地区的三赢局面。商汤的人才优势体现在系统性，从导师制到各个共建研究室，实习生机制，商汤建立了系统性的产学研体系。
云从科技创始人周曦师从美国工程院院士、计算机视觉之父——黄煦涛教授，专注于人工智能识别领域的机器视觉研究。周曦带领团队曾在计算机视觉识别、图像识别、音频检测等国际挑战赛中7次夺冠。
云从科技目前由上海、成都、重庆三个研发中心，美国 UIUC 和硅谷两个前沿实验室，及中科院、上海交大两个联合实验室组成三级研发架构。云从科技研发团队成员 300 多人，80%拥有硕士学历。目前，云从与公安部、四大银行、民航总局建立联合实验室，推动人工智能产品标准的建立。
旷视科技汇集了来自清华大学、美国哥伦比亚大学、斯坦福大学、微软亚洲研究院等国际顶级院校、科研机构的技术极客，以及来自谷歌、阿里巴巴、华为、微软等跨国企业的一流产品牛人。
依图技术团队来自MIT、Google、阿里巴巴等知名学术和工业机构。创始人朱珑在美国加州大学洛杉矶分校，获统计学博士，师从霍金的弟子艾伦·尤尔（Alan Yuille）教授，从事计算机视觉的统计建模和人工智能的研究。在麻省理工学院人工智能实验室担任博士后研究员，深入研究大脑科学和计算摄影学。
为什么人脸识别在国内这么红？
一方面，人工智能大赛道中，人脸识别算其中发展较为成熟的应用领域。
另一方面，人脸识别是符合国家政策趋势，是惠及民生的领域，国家863计划、国家科技支撑计划、自然科学基金都拨出了专款资助人脸识别的相关研究。在国家政策的支持和完善下，人脸识别技术将会被推向更广阔的日常领域。
金融、安防是目前人脸识别应用最广泛的两个领域。商汤、旷视、依图、云从，几家公司都在金融和安防领域有深入布局。
• 金融：个人身份验证的攻坚战
云从科技是我国银行业人脸识别应用最普及的供应商，包括农行、建行、中行、交行等全国 50 多家银行已采用云从的产品，市面上许多银行的金融身份认证与远程认证平台是使用的云从技术，这种情况不仅仅因为技术实力强，更因为云从是受邀起草与制定人脸识别国家标准的人脸识别企业，有着过硬的技术指标与研发背景。
其中，中国农业银行超级柜台、刷脸取款，是全国首先应用人脸识别技术的四大行之一。
商汤科技与京东、银联、招商银行、拉卡拉、融360等多家金融机构和银行均有合作。例如，用户在京东钱包上扫描人脸，即可完成比对，实现密码解锁，代替传统密码登录方式，更加方便安全。
商汤提供人脸搜索技术拉卡拉快速完成新用户照片与已有黑名单人脸库的比对，高效准确地筛选出潜在诈骗分子，保护普通用户的权益。通过人证比对和活体检测技术，拉卡拉将获知用户的注册信息是否与操作者本人一致，有效的防止了身份信息盗用情况。
商汤为融360平台提供一体化解决方案包括人脸识别、人证比对、证件识别，完成比对，实现远程身份认证，让金融服务更加方便安全。
旷视背靠阿里巴巴，为支付宝客户端提供人脸登录功能支持，人们无需再输入繁琐的密码，只需对着手机镜头眨眨眼、转转头便可轻松完成登录。
同时，旷视也为支付宝提供了从端到云的 FaceID 远程身份验证服务。此外，旷视也为小米金融、你我贷等互联网金融公司，中信银行、江苏银行、北京银行提供人脸识别服务。
依图科技拥有完整的实名认证解决方案，依靠人脸比对及活体检测技术，为金融企业提供全渠道解决方案（柜面、移动端、自助机具等），并且拥有为招商银行、浦发银行、京东金融、360金控等各类金融企业实施落地的丰富经验。
• 安防：防患未然、惠及民生的保卫战
在惠及国计民生的安防领域，商汤目前在布局智慧城市安防项目。智能视频方面，商汤的SenseFace人脸布控系统已经开始广泛落地。
该系统专门用于大规模视频监控系统中的实时大库人脸识别应用场景，不仅支持1000+路监控视频中的实时人脸捕捉与识别，更可以在千万级人员库中300ms内获得比对结果，现已帮助全国各地公安机关抓获了上百名犯罪分子。
而在图侦（以图搜图）方面，商汤的图腾系统，可以在亿级大库秒级返回结果，快速实现涉案人脸的身份鉴定与身份关联，从而帮助一线警员及时准确出警，实现重大案件的侦破，提升常规案件的破案效率。
在广州市公安局刑警部门应用中，图腾系统上线半年来，实际比对800次，比中357人，已经成功抓捕嫌犯83人。同时在重庆、河北等地也有广泛应用。
在安防领域，云从的产品已在 22 个省上线实战，获得公安部高度认可，引领了公安行业战法的变革。
广东省公安厅采用云从科技人脸识别技术在地铁、车站、重点小区等重要场所进行布控和实战并取得了良好的效果，抓获了一批嫌疑人，为公安破案提供了新的思路和战法，受到全国公安系统广泛关注。
云从曾在一个火车站，通过技术来帮助警察进行针对性布控，在短短一个月的合作中警方控制了两百多个犯罪嫌疑人。
依图用技术实力让江苏的公安部门惊叹其秒刷逃犯的效率。江苏省公安厅曾运用依图系统，将当地常住人口和暂住人口与通缉犯库进行人脸比对，依图系统当天就成功比中17个通缉犯，警方立即抓到了3人。随后，其他省市的公安部门也主动找上门寻求合作。
旷视为公安部第一研究所推出的“网上身份证”提供了人脸识别技术支持。有了网上身份证，每个人都可以在网上生成一本终身唯一编号的“身份证网上副本”，今后办理一些实名认证业务时即可“刷脸”完成认证，不用再携带实体身份证。
通过多因子认证技术实现互联网上的“实名+实人+实证”的真实身份认证，在保护公民隐私信息的同时有效解决了“我就是我”的问题，让市民在网上办事变得更加可靠、安全。
安防的人脸识别应用，如今还逐渐在各项会议和赛事中被大量采用。
商汤在深圳文博会期间，实现了近20万人次的人像识别，并比中20多名前科人员，保障了文博会零案件的发生。此外还应用于夏季达沃斯、东南亚商洽会等。
此前，博鳌亚洲论坛“深圳·开放之城 创新之都”投资交流活动曾采用商汤的智能自动签到机，为参会嘉宾带来便捷的刷脸签到体验，不仅能够认出嘉宾的身份，还能告知他们的座位桌号。
依图在第53届世界乒乓球锦标赛上，通过动态人脸识别系统，智能、准确、灵敏的黑名单报警功能，有效地核实了进场人员身份，保障身份安全。
在2016年G20二十国集团领导人杭州峰会期间，杭州各城区 1000 多家酒店全面采用由旷视提供核心算法的人脸识别身份验证系统，并在杭州市拱墅区实现了全区登记系统并网，方便公安部门随时排查各登记信息，了解人员进出状况。
博鳌亚洲论坛采用云从的动静态结合的人脸比对系统，以视频人像数据为基础，通过大数据监控平台，充分利用视频监控及图像资源完美取代原始的图侦系统。
在互联网领域，商汤通过深度学习算法新浪微博全新的“面孔专辑”功能实现检测出图片中的面孔，并分类归纳。
商汤科技的图像处理技术，针对图片中的暗光以及雾气等进行处理，还原出清晰的图片，已广泛应用于微博相机。
与此同时，商汤的SenseAR增强现实感引擎，可为面部、手势实现各种好玩的AR特效，它基于商汤的人脸关键点检测、人脸跟踪技术，可以实现精准定位效果，目前Faceu就在应用商汤的技术。
旷视为美图旗下的美图秀秀App、美颜相机、美颜手机等一系列软硬件产品提供了人脸识别技术支持。
其中美图秀秀和美颜相机App通过旷视的人脸检测和关键点检测技术，可以在图像中精准定位人脸和五官位置，从而进行人像美白、五官美化等处理，快速完成精准修容。
在手机领域，商汤可以为手机拍照提供人像背景虚化功能，以及智能相册中的人脸聚类功能。目前OPPO、小米等手机中，应用了商汤的此项技术。
譬如在小米MIUI 7中，商汤人脸识别算法就实现了“一人一相册”的面孔相册分类功能。云端存储照片将被自动分类，避免了手动分类照片的繁琐操作，优化了用户体验。
在零售领域，商汤表示餐厅等线下服务行业，针对前来的顾客进行身份识别，当遇到VIP客户时，便可自动激活后续的定制化服务机制。如此一来，VIP客户将不需要主动出示VIP会员卡，大大增强了用户的体验。
无独有偶，龙湖长楹天街今年与旷视合作，在该商场一家咖啡店试点上线了智能会员识别系统。当消费者一步入门店，旷视的智能摄像头和智能感知技术便会自动抓捕消费者的面部图像，随后回传回至会员人像数据库中进行比对，并准确识别出会员的身份信息，而当会员进行消费或二次到店的时候，智能零售系统便能快速地识别出来并提醒商家。
在出行领域，旷视开拓了去年6月底滴滴出行宣布上线五大安全举措保障用户安全出行，其中的人像认证是由旷视提供的 FaceID 身份验证系统完成，用来保证司机注册账户和本人信息相符。
e代驾、易到用车也采用了旷视的人脸识别技术对司机身份进行核验。神州租车则通过旷视的实名验证系统，进行线上用户实名认证，在用户需要租车时，需要通过客户端进行活体检测、人脸比对判断是否为本人办理业务；在线下环节，工作人员对用户进行二次核验，来确保取车人与申请人是同一人，降低业务风险。
在医疗领域，依图的技术还服务于交通、医疗等行业。依图正在寻找让人工智能技术帮助和实现医疗领域的突破，利用最前沿的深度学习技术，将医学领域的专家知识和经验去普及，辅助医生为病人作出精准的诊断，制定适合的医疗方案，提高诊断治疗和体验。
人工智能的应用帮助医生摆脱繁重的重复工作，利用医疗专家的知识和经验建议辅助医生做出准确判断和合理治疗方案，从而更智能和更准确的为患者提供医疗诊断和服务。
总而言之，除了金融、安防之外，互联网、消费电子、汽车电子、零售、医疗、教育等诸多领域都在逐步引入人脸识别，遍地开花是大势所趋。
未来几年是包括人脸识别在内的人工智能技术产业爆发的几年，无论是产品种类、产业规模还是生活方式都会有爆发性的增长和改变，比如农业银行这次应用在刷脸取款上验证用户身份，社保机构也将应用该技术帮助退休老人异地身份验证，而边防、机场、铁路等行业也会在智能通关系统上发力。
有关机构预测，到2020年，人脸识别的市场规模预计达到2000亿，其中通关安防产品达到700亿，在线支付达到500亿，这将是一个很可能产生新的阿里巴巴、腾讯或百度体量级公司的行业。
人工智能的浪潮涌起，让人脸识别公司发展迅速。国内大中城市的人脸识别创业公司们，均表示自身拥有独创科技，姑且不论真正拥有核心技术的公司并不多，并且技术革新的之快，也会让目前的核心技术并非无可替代。
但以人脸识别为代表的计算机视觉技术在人工智能中并非中流砥柱。况且，有分析指出，Google图像识别系统的开放或将预示着未来图像识别免费是大趋势。
自动驾驶等高阶的系统，更能代表人工智能的未来。
商汤科技创始人徐立表示，公司最新一轮融资之后，公司将进一步拓展AI技术的应用领域，包括无人驾驶、智慧医疗等。
云从科技创始人周曦表示，做人脸识别或图像识别这类计算机视觉技术只是第一步，它们是人工智能的“眼睛”，云从的最终目标是人工智能的“大脑”。
依图基于海量交通、出行数据的模型建设优化管理城市交通运行策略，力图做城市数据的大脑，开展大数据综合治堵。
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人脸识别系统有哪些特点与好处
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最佳答案到处“刷脸”在如今的生活中已经成为了现实，坐地铁刷脸、买饮料刷脸、上班打卡刷脸、餐饮吃饭也刷脸。人脸识别已经覆盖到了我们生活中的方方面面，极大程度上提升了我们的生活质量。
国内知名的云计算厂家也都纷纷大力发展人脸识别技术，为更多企业提供方便的人脸识别云服务，其中腾讯云的人脸识别服务可以实现精准实时的人脸检测、分析、识别等服务，在线、离线满足多样化需求。
人脸识别究竟有哪些优势？最核心的能力有哪些？本次就一起来盘点一下。
人脸识别
首先在功能上，人脸的检测与分析是人脸识别的核心。人脸识别可对给定的人脸图片，检测人脸位置、人脸面部属性（包括性别、年龄、表情、魅力、眼镜、发型、口罩、姿态）、人脸质量信息（包括整体质量分、模糊分、光照分、五官遮挡分）等多维度信息。
随后再对人脸的五官进行定位，对请求图片进行人脸关键点定位，计算眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸型轮廓、眼珠等90个关键点。定位之后就可以实现另一大核心功能人脸规避，对给定两张图片中的人脸进行相似度比对，返回人脸相似度分数，实现1:1比对。这项技术在刑侦侦查上有非常广泛的使用，助力实现快速的人脸比对。
人脸关键点
最后一大核心功能就是人脸搜索，对给定一张人脸照片，和已有人脸库中的N个人脸进行比对，找出最相似的一张脸或多张脸，并给出相似度排序，实现1 : N或M：N搜索。这个能力无论是在高校还是刑侦方面都有非常好的应用。
人脸识别已经涉及我们生活中的方方面面，也是不少软件企业开发软件产品需要使用的主要技术之一。
希望本回答可以帮助到你
望~
以上就是道尔智控小编解答(我是有多爱你)回答关于“人脸识别系统有哪些特点与好处”的答案，接下来继续为你详解用户（小铁塔。）分析“人脸门禁识别考勤方案”的一些相关解答，希望能解决你的问题！
人脸门禁识别考勤方案
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最佳答案目前，市场上常见的人脸识别考勤门禁机主要有三大类，独立一体式单体人脸识别考勤机，整体分布式终端人脸识别考勤门禁机以及移动端+云端人脸识别考勤解决方案，以下是对三类方案的具体描述：。
1、独立一体式单体人脸识别考勤机
单体式人脸识别系统全部在独立的一台机器上，图像采集摄像头、人脸识别模块、考勤信息储存，用户系统管理等模块均在一台机器内。这种类型的人脸识别考勤系统优点是安装方便，体积小，可以满足最基本的需求，缺点是硬件处理能力有限，实时的人脸识别检测效果和准确度不理想，对考勤数据仅能进行最基本的储存，无法做进一步处理。依旧要耗费专门的人力物力去对采集的结果进行比对核算，适合于中小型智能办公室使用。
2、整体分布式终端人脸识别考勤门禁机
这项人脸识别考勤系统是一套整体解决方案，一般包括门禁闸机，人脸拍摄和显示台面，数据服务器，分布式终端等。
一般该方案提供了企业的整体安保、考勤、门禁方案，人脸识别门禁系统的安全性和稳定性较高，由于有专门的服务器使用，系统的处理性能很强，且理论上可以做到与公司内网和外网进行隔离，但由于这个整体系统安装成本和维护成本都很高，仅适合大型企业的考勤门禁方案部署。
3、移动端+云端人脸识别考勤解决方案
移动互联网大行其道的今天，手机几乎是人人必备的工具，除了满足个人通信等基本功能，现在的智能手机可以完成很多基本的数据处理功能。针对很多业务型员工的考勤管理问题，很多移动端考勤方案应运而生。
大部分移动端考勤都与手机端的摄像头、GPS、蓝牙、WIFI 进行结合，完成远端定位，近场识别的考勤模式，同时将数据传送到远端的云服务器，企业的人事人员通过访问云服务器得到考勤等综合信息。
人脸识别门禁推荐深圳捷易，捷易物联品牌人脸识别门禁可提供楼宇办公人员进出解决方案，通过提前登记个人信息、照片或与公司后台管理系统对接，实现访客邀请、登记；通过识别到访的政府领导、行业 VIP 高端客户、公司高层人员，实现 VIP 贵宾接待。
上文就是道尔智控小编解疑贡献者：（小铁塔。）分析的关于“人脸门禁识别考勤方案”的问题了，不知是否已经解决你的问题？如果没有，下一篇内容可能是你想要的答案，接下来继续教您下文用户【亚当之炎】回答的“智能锁人脸识别技术有哪些”的一些相关疑点做出分析与解答，如果能找到你的答案，可以关注本站。
智能锁人脸识别技术有哪些
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最佳答案人脸识别 技术是指利用分析比较的计算机技术识别人脸。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，其中包括人脸追踪侦测，自动调整影像放大，夜间红外侦测，自动调整曝光强度等技术。
人脸识别技术属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。
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人脸识别系统的应用特点
1、唯一性：每个人都有一张脸，且无法被复制，仿冒，因此安全性更高。
2、自然性好：人脸识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，其他生物特征如指纹、虹膜不具备这个特征。
3、简单方便：无需携带卡，识别快，操作简单便捷。
4、非接触性：无需接触设备，不用担心病毒的接触性传染，既卫生，又安全。
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人脸识别技术包含三个部分：
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(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
识别过程
一般分三步：
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码贮存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
技术流程
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。
人脸图像采集及检测
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好的采集。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。
主流的人脸检测方法基于特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投票的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测。
人脸图像预处理
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，对图像进行处理并最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。
人脸图像特征提取
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。
基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输 出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一 进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。
衡量人脸识别的算法能力：拒识率、误识率、通过率，准确率。
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照片人脸识别
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最佳答案有的可以。
人脸识别技术可以大致分为2D和3D识别技术，前者通过2D摄像头成像，后者通过3D摄像头立体成像。一般而言，3D技术的安全性高，但成本也高。用照片能够刷开的基本是2D人脸识别设备和普通摄像头，这种情况可通过更换成红外双目摄像头、加入改良算法等方式来避免虚假照片的攻击。
人脸识别技术是辅助手段，一定会跟其他技术手段相结合来使用，比如与“活体检测技术”配合，就能够有效地解决使用照片、视频、面具等带来的安全因患。
扩展资料
主要用途
人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。
人脸识别技术无疑是最佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
参考资料来源：中国新闻网--戴墨镜、用照片能刷脸吗？系统显示“无法识别”
参考资料来源：中国新闻网--警惕人脸识别背后的“盲区”
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