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人脸识别的发展有哪些
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最佳答案人脸识别是一个被广泛研究着的热门问题，大量的研究论文层出不穷，在一定程度上有泛滥成“灾”之嫌。为了更好地对人脸识别研究的历史和现状进行介绍，本文将AFR的研究历史按照研究内容、技术方法等方面的特点大体划分为三个时间阶段，如表1所示。该表格概括了人脸识别研究的发展简史及其每个历史阶段代表性的研究工作及其技术特点。下面对三个阶段的研究进展情况作简单介绍：
第一阶段(1964年~1990年)
这一阶段人脸识别通常只是作为一个一般性的模式识别问题来研究，所采用的主要技术方案是基于人脸几何结构特征(Geometricfeature based)的方法。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。金出武雄于1973年在京都大学完成了第一篇AFR方面的博士论文，直到现在，作为卡内基-梅隆大学(CMU)机器人研究院的一名教授，仍然是人脸识别领域的活跃人物之一。他所在的研究组也是人脸识别领域的一支重要力量。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1991年~1997年)
这一阶段尽管时间相对短暂，但却是人脸识别研究的高潮期，可谓硕果累累：不但诞生了若干代表性的人脸识别算法，美国军方还组织了著名的FERET人脸识别算法测试，并出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为著名的Visionics(现为Identix)的FaceIt系统。
美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室的特克(Turk)和潘特兰德(Pentland)提出的“特征脸”方法无疑是这一时期内最负盛名的人脸识别方法。其后的很多人脸识别技术都或多或少与特征脸有关系，现在特征脸已经与归一化的协相关量(NormalizedCorrelation)方法一道成为人脸识别的性能测试基准算法。
这一时期的另一个重要工作是麻省理工学院人工智能实验室的布鲁内里(Brunelli)和波基奥(Poggio)于1992年左右做的一个对比实验，他们对比了基于结构特征的方法与基于模板匹配的方法的识别性能，并给出了一个比较确定的结论：模板匹配的方法优于基于特征的方法。这一导向性的结论与特征脸共同作用，基本中止了纯粹的基于结构特征的人脸识别方法研究，并在很大程度上促进了基于表观(Appearance-based)的线性子空间建模和基于统计模式识别技术的人脸识别方法的发展，使其逐渐成为主流的人脸识别技术。
贝尔胡米尔(Belhumeur)等提出的Fisherface人脸识别方法是这一时期的另一重要成果。该方法首先采用主成分分析(PrincipalComponent Analysis，PCA，亦即特征脸)对图像表观特征进行降维。在此基础上，采用线性判别分析(LinearDiscriminant Analysis, LDA)的方法变换降维后的主成分以期获得“尽量大的类间散度和尽量小的类内散度”。该方法目前仍然是主流的人脸识别方法之一，产生了很多不同的变种，比如零空间法、子空间判别模型、增强判别模型、直接的LDA判别方法以及近期的一些基于核学习的改进策略。
麻省理工学院的马哈丹(Moghaddam)则在特征脸的基础上，提出了基于双子空间进行贝叶斯概率估计的人脸识别方法。该方法通过“作差法”，将两幅人脸图像对的相似度计算问题转换为一个两类(类内差和类间差)分类问题，类内差和类间差数据都要首先通过主成分分析(PCA)技术进行降维，计算两个类别的类条件概率密度，最后通过贝叶斯决策(最大似然或者最大后验概率)的方法来进行人脸识别。
人脸识别中的另一种重要方法——弹性图匹配技术(Elastic GraphMatching，EGM) 也是在这一阶段提出的。其基本思想是用一个属性图来描述人脸：属性图的顶点代表面部关键特征点，其属性为相应特征点处的多分辨率、多方向局部特征——Gabor变换[12]特征，称为Jet;边的属性则为不同特征点之间的几何关系。对任意输入人脸图像，弹性图匹配通过一种优化搜索策略来定位预先定义的若干面部关键特征点，同时提取它们的Jet特征，得到输入图像的属性图。最后通过计算其与已知人脸属性图的相似度来完成识别过程。该方法的优点是既保留了面部的全局结构特征，也对人脸的关键局部特征进行了建模。近来还出现了一些对该方法的扩展。
局部特征分析技术是由洛克菲勒大学(RockefellerUniversity)的艾提克(Atick)等人提出的。LFA在本质上是一种基于统计的低维对象描述方法，与只能提取全局特征而且不能保留局部拓扑结构的PCA相比，LFA在全局PCA描述的基础上提取的特征是局部的，并能够同时保留全局拓扑信息，从而具有更佳的描述和判别能力。LFA技术已商业化为著名的FaceIt系统，因此后期没有发表新的学术进展。
由美国国防部反毒品技术发展计划办公室资助的FERET项目无疑是该阶段内的一个至关重要的事件。FERET项目的目标是要开发能够为安全、情报和执法部门使用的AFR技术。该项目包括三部分内容：资助若干项人脸识别研究、创建FERET人脸图像数据库、组织FERET人脸识别性能评测。该项目分别于1994年，1995年和1996年组织了3次人脸识别评测，几种最知名的人脸识别算法都参加了测试，极大地促进了这些算法的改进和实用化。该测试的另一个重要贡献是给出了人脸识别的进一步发展方向：光照、姿态等非理想采集条件下的人脸识别问题逐渐成为热点的研究方向。
柔性模型(Flexible Models)——包括主动形状模型(ASM)和主动表观模型(AAM)是这一时期内在人脸建模方面的一个重要贡献。ASM/AAM将人脸描述为2D形状和纹理两个分离的部分，分别用统计的方法进行建模(PCA)，然后再进一步通过PCA将二者融合起来对人脸进行统计建模。柔性模型具有良好的人脸合成能力，可以采用基于合成的图像分析技术来对人脸图像进行特征提取与建模。柔性模型目前已被广泛用于人脸特征对准(FaceAlignment)和识别中，并出现了很多的改进模型。
总体而言，这一阶段的人脸识别技术发展非常迅速，所提出的算法在较理想图像采集条件、对象配合、中小规模正面人脸数据库上达到了非常好的性能，也因此出现了若干知名的人脸识别商业公司。从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1998年~现在)
FERET’96人脸识别算法评估表明：主流的人脸识别技术对光照、姿态等由于非理想采集条件或者对象不配合造成的变化鲁棒性比较差。因此，光照、姿态问题逐渐成为研究热点。与此同时，人脸识别的商业系统进一步发展。为此，美国军方在FERET测试的基础上分别于2000年和2002年组织了两次商业系统评测。
基奥盖蒂斯(Georghiades)等人提出的基于光照锥 (Illumination Cones) 模型的多姿态、多光照条件人脸识别方法是这一时期的重要成果之一，他们证明了一个重要结论：同一人脸在同一视角、不同光照条件下的所有图像在图像空间中形成一个凸锥——即光照锥。为了能够从少量未知光照条件的人脸图像中计算光照锥，他们还对传统的光度立体视觉方法进行了扩展，能够在朗博模型、凸表面和远点光源假设条件下，根据未知光照条件的7幅同一视点图像恢复物体的3D形状和表面点的表面反射系数(传统光度立体视觉能够根据给定的3幅已知光照条件的图像恢复物体表面的法向量方向)，从而可以容易地合成该视角下任意光照条件的图像，完成光照锥的计算。识别则通过计算输入图像到每个光照锥的距离来完成。
以支持向量机为代表的统计学习理论也在这一时期内被应用到了人脸识别与确认中来。支持向量机是一个两类分类器，而人脸识别则是一个多类问题。通常有三种策略解决这个问题，即：类内差/类间差法、一对多法(one-to-rest)和一对一法(one-to-one)。
布兰兹(Blanz)和维特(Vetter)等提出的基于3D变形(3D Morphable Model)模型的多姿态、多光照条件人脸图像分析与识别方法是这一阶段内一项开创性的工作。该方法在本质上属于基于合成的分析技术，其主要贡献在于它在3D形状和纹理统计变形模型(类似于2D时候的AAM)的基础上，同时还采用图形学模拟的方法对图像采集过程的透视投影和光照模型参数进行建模，从而可以使得人脸形状和纹理等人脸内部属性与摄像机配置、光照情况等外部参数完全分开，更加有利于人脸图像的分析与识别。Blanz的实验表明，该方法在CMU-PIE(多姿态、光照和表情)人脸库和FERET多姿态人脸库上都达到了相当高的识别率，证明了该方法的有效性。
2001年的国际计算机视觉大会(ICCV)上，康柏研究院的研究员维奥拉(Viola)和琼斯(Jones)展示了他们的一个基于简单矩形特征和AdaBoost的实时人脸检测系统，在CIF格式上检测准正面人脸的达到了每秒15帧。该方法的主要贡献包括：1)用可以快速计算的简单矩形特征作为人脸图像特征;2)基于AdaBoost将大量弱分类器进行组合形成强分类器的学习方法;3)采用了级联(Cascade)技术提高检测。目前，基于这种人脸/非人脸学习的策略已经能够实现准实时的多姿态人脸检测与跟踪。这为后端的人脸识别提供了良好的基础。
沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。基于此，沙苏哈等还给出了对各种光照条件不变的人脸签名(Signature)图像的定义，可以用于光照不变的人脸识别，实验表明了其有效性。
巴斯里(Basri)和雅各布(Jacobs)则利用球面谐波(Spherical Harmonics)表示光照、用卷积过程描述朗博反射的方法解析地证明了一个重要的结论：由任意远点光源获得的所有朗博反射函数的集合形成一个线性子空间。这意味着一个凸的朗博表面物体在各种光照条件下的图像集合可以用一个低维的线性子空间来近似。这不仅与先前的光照统计建模方法的经验实验结果相吻合，更进一步从理论上促进了线性子空间对象识别方法的发展。而且，这使得用凸优化方法来强制光照函数非负成为可能，为光照问题的解决提供了重要思路。
FERET项目之后，涌现了若干人脸识别商业系统。美国国防部有关部门进一步组织了针对人脸识别商业系统的评测FRVT，至今已经举办了两次：FRVT2000和FRVT2002。这两次测试一方面对知名的人脸识别系统进行了性能比较，例如FRVT2002测试就表明Cognitec, Identix和Eyematic三个商业产品遥遥领先于其他系统，而它们之间的差别不大。另一方面则全面总结了人脸识别技术发展的现状：较理想条件下(正面签证照)，针对37437人121,589 幅图像的人脸识别(Identification)最高首选识别率为73%，人脸验证(Verification)的等错误率(EER[14])大约为6%。FRVT测试的另一个重要贡献是还进一步指出了目前的人脸识别算法亟待解决的若干问题。例如，FRVT2002测试就表明：目前的人脸识别商业系统的性能仍然对于室内外光照变化、姿态、时间跨度等变化条件非常敏感，大规模人脸库上的有效识别问题也很严重，这些问题都仍然需要进一步的努力。
总体而言，目前非理想成像条件下(尤其是光照和姿态)、对象不配合、大规模人脸数据库上的人脸识别问题逐渐成为研究的热点问题。而非线性建模方法、统计学习理论、基于Boosting[15]的学习技术、基于3D模型的人脸建模与识别方法等逐渐成为备受重视的技术发展趋势。
总而言之， 人脸识别是一项既有科学研究价值，又有广泛应用前景的研究课题。国际上大量研究人员几十年的研究取得了丰硕的研究成果，自动人脸识别技术已经在某些限定条件下得到了成功应用。这些成果更加深了我们对于自动人脸识别这个问题的理解，尤其是对其挑战性的认识。尽管在海量人脸数据比对甚至精度方面，现有的自动人脸识别系统可能已经超过了人类，但对于复杂变化条件下的一般人脸识别问题，自动人脸识别系统的鲁棒性和准确度还远不及人类。这种差距产生的本质原因现在还不得而知，毕竟我们对于人类自身的视觉系统的认识还十分肤浅。但从模式识别和计算机视觉等学科的角度判断，这既可能意味着我们尚未找到对面部信息进行合理采样的有效传感器(考虑单目摄像机与人类双眼系统的差别)，更可能意味着我们采用了不合适的人脸建模方法(人脸的内部表示问题)，还有可能意味着我们并没有认识到自动人脸识别技术所能够达到的极限精度。但无论如何，赋予计算设备与人类似的人脸识别能力是众多该领域研究人员的梦想。相信随着研究的继续深入，我们的认识应该能够更加准确地逼近这些问题的正确答案。
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人脸识别系统的技术可行性
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最佳答案“平安城市”布防追逃系统方案
近年来，我国整体经济实力显著增强，但社会治安状况也日趋复杂，公共安全问题不断凸显，城市犯罪突出，手段不断更新、升级。这些都迫切要求加快发展以主动预防为主的视频监控系统。而且自美国“9·11事件”和伦敦地铁爆炸案之后，应对突发事件的城市应急防范系统成为新的安防建设热点。
2005年9月中国公安部正式启动城市联网报警与监控系统建设（3111工程），将在全国范围内，在省、市、县三级开展报警与监控系统建设试点工程，推动了“平安城市”的建设步伐。2006年中治委确定社会治安综合治理“八大要点”，更是将“广泛深入地开展平安建设”列在了第一位。
随着中国各级政府构建“和谐社会”及“数字城市”战略的实施，目前城市监控和报警系统正在全国范围内得到有效推动。
城市报警与监控系统建设既是“数字城市”的核心系统，也是社会治安防控体系的重要组成部分。从最初第一批由北京、杭州、苏州、济南等四个城市开始做试点，到第二批包括中西部地区15城市在内的数十个示范城市加入，据统计，到2008年，示范城市总量已达到180多个。
“数字城市”的建设直接推动了视频监控的迅速发展，随着示范城市新增报警监控设施规模不断扩大，其当前需求增量已超过了前十多年的总和。数据显示，近年来，国内视频监控市场的需求总量年复合增长率均达20%。以北京为例，现已安装摄像机26万多个；在中国信息技术的前沿——深圳市，将部署以30万部摄像机构成的安全监控网络，中国最大的城市广州，监控规模将为深圳的两倍。而随着示范工程的整体推进、北京奥运会、上海世博会的举办以及国民经济水平的持续提升，安防监控技术也将迎来一个个新的高峰成长期。
数字城市项目是一个综合性的超大型管理系统，不仅需要满足治安管理、城市管理、交通管理、应急指挥等需求，而且还要兼顾灾难事故预警、安全生产监控等多方面对图像监控的需求，同时还要考虑报警、门禁等配套系统的集成以及与广播系统的联动，而在监控系统中，摄像机的覆盖面主要包括：主要街道、主要办公场所、展览场所、网吧、酒店、娱乐场所、公园、火车站、汽车站乃至长途及所有公交车辆。城市监控网络建成后，再将原有的银行、海关、乃至各小区的自由监控网络纳进来，此时，监控网络将成为由数十万甚至百万的摄像机组成的大型监控与报警系统。
但在城市治安管理中，由于城市地方扩大、人口增加等原因，公安警力的增加远远不能满足实际需求的，因而需要利用城市安防监控系统，将科技手段转化为直接战斗力。由此，需将城市重点区域监控、交通干道监控、卡口监控、娱乐场所监控、监狱监控、审问室与法院远程监控等系统与城市中各派出所及上级公安分局到市局进行多级联网。从而至少保证事件发生时，公安机关相应部门能第一时间把握现场画面情况，并协助上级指挥现场，以提高管理者的管理效率。
在一些大型的安防视频监控系统中，监控系统几乎沦为一种提供事后取证录像的工具。如城市监控，一般有上千甚至上万个监控点，仅依靠工作人员，根本无力管理和监视。显然，这样的安防监控系统，也丧失了原来拥有的预防能力。
现在，各地正在酝酿的城市治安监控系统，多是以视频监控与报警联动为代表的城市治安防控体系。在这种安防监控系统中，一般采用传统的系统配置模式：即集中式地建设监控中心，将视频数据上传至集中式设置的视频服务器，并在该集中节点进行数据存储；在视频采集点上，一般采用视频采集器，控制多路视频摄像头。该视频采集器采用宽带线路，或是采用无线网卡，在带宽不足的情况下，可能会采用多路无线线路捆绑的方式连接公众互联网，与同样连接在互联网上的视频监控中心进行数据传输。
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人脸识别系统有些什么功能
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最佳答案云端管理：可通过用户后台、用户APP远程操作、管理，方便快捷。
领先算法：采用阅面算法，实现实时动态的多人脸检查追踪和高精度人脸识别。
精确识别：毫秒级别人脸信息识别处理，识别准确率可达99.9%。
稳定性高：动态人脸识别，轻松应对不同光线强弱的室内外场景和人脸化妆遮挡，稳定性强。
便捷易用：简洁系统操作界面，功能强大，能对人脸信息进行统计、分析并绘制成表。
应用广泛：人脸识别门禁系统适用于景区、社区、企业、工地、医院等多个行业领域。
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人脸识别的主要用途有哪些
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最佳答案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。
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人脸识别门禁和车牌识别门禁系统
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最佳答案人脸识别门禁选择方法如下
1、系统
系统决定了至少80%的故障率，现目前人脸识别门禁主要采用安卓和Linux系统开发。安卓系统由于人工成本低、技术门槛低、产品开发快等优点被国内98%的人脸识别门禁厂商所采用，但安卓系统随着时间久了会越用越卡，这也是造成现阶段诸多人脸识别门禁设备用一段时间后就不能在正常使用的原因之一。而Linux系统开发，人工成本高、技术门槛高、产品开发周期长等短板，但优点确很明显：、稳定性和安全性都能够得到保障，两者对标也就很明白了。
2、自主平台+核心算法
人脸识别门禁终端依赖于云平台运行，很多厂家宣传自己的智能人脸识别门禁机的时候，大多数都是介绍硬件功能，涉及到平台的很少。软件+硬件功能融合这才能发挥人脸识别门禁的最大作用，核心算法则是针对识别成功率和准确度的，这是安全防护的重要指标。
3、双目活体识别
相比单目摄像头言双目摄像头利用双目算法计算高精度的人脸数据，对眼耳鼻等一些关键特征点进行精确识别定位并计算出各种特征信息，这样就能有效防止平面照片、不同弯曲程度的照片、PS、视频等仿冒欺诈，精准检测是否为“活人”、“真人”，确保活体检测的准确率。解决冒名顶替，人证不符，使持假证企图蒙混过关者无处遁形。
人脸识别门禁推荐捷易科技，无感人脸考勤门禁，户外IP65级防水，人脸识别时间小于1秒。采用Linux操作系统，系统稳定性更好。
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小门禁人脸识别要怎么办理
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最佳答案人脸识别技术越来越成熟，如今在手机领域上应用尤为明显，它能快速达到识别并执行下一步骤。
人脸识别系统应有于门禁系统，一般在通道闸机中的应有较多，它能加快通过道闸的时间，那么我们怎么知道它使用了什么技术呢？人脸识别系统是一套基于摄像头的技术，它通过算法的形式把用户的人脸信息录入到系统中，并通过算法进行人脸上的特征点进行分析，然后存储到数据库中。我们只需要面朝带有人脸识别系统的摄像头，即可通过识别人脸，对比录入的人脸信息的特征，如果合法即可打开门禁系统通道闸机。
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交警人脸识别系统是怎么识别的
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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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人脸识别的发展和前景
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最佳答案人脸识别技术在个人隐私与信息安全的隐忧。
第一，威胁个人隐私。人脸识别技术采取的人脸信息是具备唯一性的个人生物识别信息，在 制度不健全的情况下容易威胁公民个人的隐私。例如，2019 年 2 月，深圳“AI+安防”公司因人 脸识别数据库缺乏保护导致数据泄露，致使超过 250 万人的人脸信息能被不受限制地访问。同年 9 月，“ZAO”换脸 App 要求用户同意授予“ZAO”及其关联公司在全球范围内完全免费、不可 撤销使用人脸照片的权利，明显涉嫌侵犯用户个人隐私，最终被工信部约谈并要求整改。根据 IHS 的研究报告，到 2021 年，全球将有超过 10 亿个监控摄像头安装运行，而超过 50%的摄像头将位 于中国。相关数据库的疏于保护、各类 App 的过度收集以及几乎无所不在的人脸识别设备导致人 脸识别技术和个人隐私之间的紧张关系。
第二，泄露个人信息。根据《民法典》第四编“人格权”、《网络安全法》和相关司法解释的 规定，我国坚持“隐私和个人信息”双重保护的立法理念。人脸识别信息既关乎隐私，也是能单 独识别特定自然人身份或反映其活动情况的公民个人信息。海量的人脸信息一旦泄露，就会因人 脸的难以更换而导致终身泄露，信息主体即使法律维权成功，也难以恢复原状。因此，无论是政 府部门还是商业机构，若在收集、存储、运用人脸信息过程中没有遵守法律法规所确定的“合法、 正当、必要”和“告知—同意”原则，都可能因侵犯公民个人信息而引起相应的法律责任。例如， 2020 年 5 月，江苏省宿迁市一家健身中心因违法收集会员人脸信息，被宿迁市公安局宿豫分局责 令限期整改并处警告。近年来，更有不少行为人因非法获取或向他人出售、提供人脸信息而被以 侵犯公民个人信息罪追究刑事责任。
第三，存在安全隐患。目前，人脸识别技术被广泛应用于公共安全（罪犯识别、边防管理）、 场所进出（机构门禁、物业服务）、信息处理（账户认证、文件解密）等领域，但人脸识别技术 的应用并非无懈可击。例如，2017 年“3·15”晚会上，主持人在技术人员支持下，仅凭观众自 拍照就现场“换脸”破解了“刷脸登录”认证系统。2018 年 8 月，被告人唐某通过制作 3D 人脸 动态图的方式突破了人脸识别认证系统，导致被害人账户财产被转移。人脸识别技术运用主体的 技术条件和管理水平良莠不齐，而一些不法分子甚至会开发黑客工具来绕过、干扰或攻击人脸识 别技术背后的系统和算法，进而引发盗窃、诈骗、侵入住宅等下游犯罪，危及被害人的数据安全、 财产安全乃至人身安全。
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人脸识别门禁安装一套多少钱
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最佳答案人脸识别系统采集的数据不仅可以用于住宅小区的门禁管理，这两年来同样用在各地的公租房、出租房管理上，通过人脸识别门禁系统数据分析租户的进出情况和房屋是否闲置，还可以对小区内的老年人、精神残疾人或公共租赁住房区需要监管的人进行特殊照顾。
通过门禁系统的开门记录数据，物业公司可以了解到近期特殊群体的出入情况。例如，数据显示，独居老年人在一定时间内没有进出大门，物业公司就可以有针对性的家访，以确保老年人的生活安全，防止事故发生。
所以小区访客系统采用人脸识别来管理是非常方便且可靠的，可以记录每个人进出小区的人员信息，解决丢卡、卡被复制等危险，同时解放了双手，进出小区更加便捷，通过大数据分析还可以对小区住户行为进行分析，为小区住户提供更好的服务。
捷易科技智能门禁系统支持第三方APP和微信公众号端对接，满足客户的定制化需求，SDK集成度高支持快速接入。
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智能安防人员
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最佳答案用“智慧”做安防，让校园更安全！
校园的安全问题关系着每一名学生，也关系着祖国的未来，打造一所平安的校园一直是每所学校共同的追求。近年来，随着云计算、AI、物联网技术成熟地应用，“平安校园”建设也进入了“智”时代。
平台功能
教育综合安防管理平台以各类功能与应用整合和集成为核心，实现单纯的图像监控向基于深度学习算法的车牌识别、人脸识别等智能应用领域的广泛拓展与延伸。
【校园应用系统】
校园应用系统支持宿管考勤、园区事件管理、园区事件检索、数据看板、校门口考勤等功能，用户通过系统可以实时掌握校园宿舍总人数、学生实时归寝情况、校园安全事件等校园综合安全情况。
【综合管控系统】
综合管控系统支持事件联动、图上监控、人脸监控等功能，用户通过系统可以自定义设定“特定条件”下安全设备需要执行的“特定动作”，实现物物联动，且可通过可视化地图的形式实现各类资源点的实时监控和快速定位资源报警发生地点，并实现对视频中人脸的自动识别、抓拍及管理，并提供检索和名单布控功能。
【视频监控系统】
视频监控系统支持视频监控配置、实时视频预览、录像回放、图片查询、视频上墙、视频级联等功能，用户通过系统可以实现对前端编码设备、后端存储设备、中心传输显示设备、解码设备的集中管理和业务配置，实现对视频图像数据、业务应用数据、系统信息数据的共享需求等综合集中管理，掌握视频布控点实时情况。
【一卡通管理系统】
一卡通管理系统支持人员发卡、门禁管理、访客管理、可视对讲、梯控管理、巡更管理、考勤管理、食堂消费管理、车辆管控等功能，用户通过系统可以对资源、卡片、人员、权限等进行一体化管理，可以利用卡片、人脸、指纹等媒介，实现身份识别、出入管控、巡更、考勤、食堂消费等智能应用。
【车辆管理系统】
车辆管理系统支持停车场配置、车卡管理、充值管理、收费管理、放行管理、优惠管理、预约管理、车位管理、车辆信息查询和数据统计分析等功能，用户通过系统可以可以实现车辆的停车收费管理、行车全程监控、园区测速布控。
【报警检测系统】
报警检测系统支持入侵报警、紧急报警、动环监控和消防报警等功能，通过接入报警主机、动环主机、紧急报警、消防设备，配合各种探测器和传感器，用户可以对区域进行防区布防和对环境量监控。
优势
组件化、分布式、统一资源模型、单点登录、完善的安全性、产品运维一体化、数据储存技术多线路
【组件化】
组件化提高了产品的能力复用，可通过组件复用的方式提供其它产品或者功能使用该能力，并且可以复用到各个行业，组件由熟悉该领域的专人团队开发和维护，能提供更优的领域解决方案， 并提高研发及问题修复效率。
组件化对产品能力的扩展有先天性的优势，动态的增加组件即可满足能力的扩展需要，只需花费少量的产品打包调整成本。
应用场景
校园安全防护、门禁管理、考勤管理、访客管理、车辆管理、智慧餐饮、消防管理
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