人脸识别-一路机电人脸识别考勤-人脸识别一体机

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的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸部位的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，人脸识别器，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别闸机的人脸识别技术未来发展的重要方向。例如，在相关领域已经跨入大数据时代，一些传统技术瓶颈显现，因此，利用人脸识别闸机的人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个信息化的管理水平，是未来人脸识别技术发展的重要方向。

深度学习将人脸识别闸机的人脸识别准确度提升至肉眼级别，大大拓展了2D人脸识别的应用场景，并借助互联网爆发的东风，作为基础设施迅速普及。此外，随着互联网等业务身份认证的需求爆发，酒店人脸识别，第三方认证服务平台将会出现，基于提供服务的平台型盈利模式发展空间巨大。

随着三维测量技术的发展，基于3D的人脸识别闸机的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，对于人脸旋转、遮挡、极度相似的传统难点具有很好的解决方式，人脸识别一体机，也逐渐成为人脸识别闸机的人脸识别技术的另一重要发展路线，随着3D人脸库的完善以及设备成本的降低，3D技术将有很大发展空间。

随着科技的发展，似乎一切都变得智能化，人脸识别，现在很多小区和公司都采用了人脸识别系统作为门禁。人脸辨认门禁体系首要经过摄像头采集人脸信息，与后台庞大的人脸模板对比，确认是社区或楼层住户就能够自在通行。如此一来，即便是出门忘带磁卡、***变形、忘掉暗码，也不会被拦在小区大门处，"刷脸"收支，安全卫生。

人脸门禁在企事业园区、***办公大楼等场所使用人脸辨认技能在门禁体系中做通行权限"钥匙"，经过抓拍人脸与预先录入的人脸库比对，对不同区域、不同门禁点、不同时刻段的进出权限，经过人脸这张特殊的"卡片"来做判别，操控建筑物内门禁体系的敞开。首要以人脸辨认操控设备为主，在人脸的基础上还调配IC卡、***等多种方式做组合验证，在安全性上得到进一步的加强与保证。