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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，江苏安卓人脸识别门禁，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，江苏安卓人脸识别门禁，江苏安卓人脸识别门禁，其技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。人脸识别，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。江苏安卓人脸识别门禁

采用的人脸(或身份证)识别系统，是通过核对出入人员的面部(或身份证)信息来进行身份识别认证。用户进行人脸和身份证信息的登记注册，通过后台管理人脸识别门禁考勤管理系统将用户的人脸信息与身份证信息绑定，再下发到前端人脸识别设备和门禁控制器，实现人脸或身份证识别开门。后台管理软件可以随时查询出入人员信息、记录。用户进行人脸识别时，需要用户对准人脸识别设备，设备会自动抓取和识别人脸信息，如果识别比对成功，门锁自动开启;识别比对失败，该人员无法进入(当人脸识别多次失败无法开门时，可以通过刷身份证的方式识别开门)。浙江人脸识别平台人脸识别系统安全性好:照片追查，无一漏网。

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%）。要积极推动区块链与5G、物联网、人工智能等新技术融合发展，从源头上保护人脸数据等个人隐私数据信息安全。

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。人脸数据只是一个缩影。河南红外人脸识别公司

人脸识别系统兼容性好:标准韦根接口，开关输出。江苏安卓人脸识别门禁

迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被复制的良特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点： 非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性等特点。江苏安卓人脸识别门禁

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