小区人脸识别带给我们的思考？
如何使小区的门禁系统真正实现安全性、智能性、便捷性，成为所有公民期待的事，而此时人脸识别门禁系统的问世，真正解决了住户进、出及来访客人的管理，同时也对小区、楼宇防盗形成有效的高安全管理。人脸识别是基于人的脸部特***息进行身份识别的一种生物识别技术，它的唯1性和不易被复1制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。所以现在越来越多的小区都设立了人脸识别，人脸识别也渐渐地走进了家家户户。人脸识别的经典算法特征脸技术是近期发展起来的用于人脸或者一般性刚体识别以及其它涉及到人脸处理的一种方法。
人脸识别-关于特征脸法的叙述
人脸识别的过程是把一副新的图像投影到特征脸子空间，并通过它的投影点在子空间的位置以及投影线的长度来进行判定和识别。将图像变换到另一个空间后，同一个类别的图像会聚到一起，不同类别的图像会聚力比较远，在原像素空间中不同类别的图像在分布上很难用简单的线或者面切分，变换到另一个空间，就可以很好的把他们分开了。Eigenfaces选择的空间变换方法是PCA（主成分分析），利用PCA得到人脸分布的主要成分，具体实现是对训练集中所有人脸图像的协方差矩阵进行本征值分解，得到对应的本征向量，这些本征向量就是“特征脸”。在大会开始之前，参会嘉宾报名成功后，需要先上传人脸数据，嘉宾到现场时就不再需要在签到处排队领取胸卡，只要在我们的智能闸机上看一眼，闸机人脸识别设备与系统中的人脸数据库匹配完成后，闸门即可开启。
如果对每个像素执行这样的操作，这样所有像素都会被这样的箭头取代，它们表示了像素明暗变化的方向。每一个这样的箭头表示明暗梯度。事实上，对于每一个像素，给定坐标系，我们能够求出它的梯度方向值。计算的方法比较复杂，我们不需要了解，只需要知道这一步是为了捕获目标的轮廓信息，同时进一步弱化光照的干扰。人脸识别系统的发展相比传统测温法，红外测量速度快，通常检测时间较短，检测率高，测量过程中不需要和被测对象接触，不会因为消毒不彻底出现交1叉感1染的情况。如果是以这样的方式做提取的话，计算量会很大。
