一路机电人脸识别机(图)-人脸识别系统-芜湖人脸识别

人脸识别门禁系统，结合人脸识别、人脸对比、物联网等技术实现身份交叉验证，协助社区管理人员确认用户身份。据了解，由于人脸的直观性和不易被复刻的特性，人脸识别门禁系统可以有效阻拦陌生人随意进出社区，尽可能降低社区安全事故发生的频率。

社区人口集中，人员出入情况复杂，既有亲朋好友、快递外卖，也有不知名的陌生人。由于人口流量大，芜湖人脸识别，管理人员精力问题，出入口管理工作一直不大理想，再加上磁卡丢失、密码***、***被盗等问题得不到有效解决，不少吥法分子趁机潜入，导致社区内安全事件频发。引入人脸识别系统作为门禁是非常有必要的。

人脸识别门禁一个很大的优势就是可以实现智能办公。

中国有4300万企业，而大多数企业采用传统刷咔门禁，只是单一的刷咔功能，不仅存在门卡易复刻易冒用的弊端，同时也并不具备物联网属性，无法满足企业智能化办公的需求。

如果人脸识别门禁只是一个端口，那么很难说是智能硬件，而一旦搭配“云”属性，则如虎添翼。说了这么些，火车站人脸识别，落实到实处，比如有两点：

1.可以无缝对接考勤，这意味着刷脸开门的同时完成打卡。

2.所有的考勤流水记录一键生成，解放人事统计人员的工作量。

1.图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非***人脸识别摄像头常见规定的蕞小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。

2.图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的***远距离是10米，7K摄像头是20米。

3.光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。

4.模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，人脸识别原理，而在成本有限的情况下，人脸识别系统，考虑通过算法模型优化此问题。

5.遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为蕞佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

6.采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸蕞佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。