居民区有必要引入人脸识别系统作为门禁吗？
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，强化社区安防体系。
随着人脸识别技术的飞速发展，人脸识别门禁的优化更进一步。目前人脸识别技术的识别率已不受化妆技术、人像照片、面具模型、白天黑夜等外在因素影响。陌生人想要凭借伪装进入社区大门难如登天。
与传统的***、磁卡等门禁系统管理相比，人脸识别门禁系统在管理应用上更加智能便捷。以往社区人员发生变动，需要及时更换***、磁卡和钥匙。人脸识别门禁投入应用之后，新入住的用户只需要在社区管理处等级人脸信息，即可自由进出，大大节省社区人员变动管理成本。
门禁作为居住环境安防第1关，其重要性不言而喻，门禁系统的设计工作渐成安防市场关注的***。在人工智能技术百花齐放的当下，人脸识别异军突起，借助东风，推动人脸识别门禁进一步走向市场。目前，人脸识别门禁系统已被应用于***、安防、教育、办公、大楼管理等领域。
人脸识别的应用
想必大家在乘坐火车时也发现了国内一些火车站安装了人脸识别系统，与之前的工作人员“人证核对”的环节相比，人脸识别显得更加人性化和***率，同时也节约了大量人力成本，特别是在春运、暑运以及客运高峰期，人脸识别显然更加具有优势。国内很多人接触人脸识别大概就是从火车站了解的，的确，火车站为人脸识别的商用进度起到了推进器的作用，也为人脸识别的广泛应用奠定了基础。
起初由于人脸识别技术的不完善，以及相关设备价格昂贵，而且对场地、改造、安装、调试、维护的要求较高，所以，***只有部分大型城市的火车站安装了人脸识别系统。人脸识别技术的发展非常迅速，在识别准确率、识别效率、硬件尺寸等方面都有了很大进步。市场上常规人脸识别设备已经可以达到秒识别效率和98％的识别准确率，从这个参数上讲，已经和*********的人脸识别技术相差无几，中国人脸识别产品早已经打破了国外的技术垄断。
影响人脸识别系统对人脸采集的主要因素有哪些？
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，而在成本有限的情况下，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。
