蕪湖人臉識別門禁識別信賴推薦「多圖」

居民區有必要引入人臉識別系統作為門禁嗎？

人臉識別門禁系統，結合人臉識別、人臉對比、物聯網等技術實現身份交叉驗證，協助社區管理人員確認用戶身份。據了解，由于人臉的直觀性和不易被的特性，人臉識別門禁系統可以有效阻攔陌生人隨意進出社區，盡可能降低社區安全事故發生的頻率，強化社區安防體系。

隨著人臉識別技術的飛速發展，人臉識別門禁的優化更進一步。目前人臉識別技術的識別率已不受化妝技術、人像照片、面具模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑借偽裝進入社區大門難如登天。

與傳統的指紋、磁卡等門禁系統管理相比，人臉識別門禁系統在管理應用上更加智能便捷。以往社區人員發生變動，需要及時更換指紋、磁卡和鑰匙。人臉識別門禁投入應用之后，新入住的用戶只需要在社區管理處等級人臉信息，即可自由進出，大大節省社區人員變動管理成本。

門禁作為居住環境安防關，其重要性不言而喻，門禁系統的設計工作漸成安防市場關注的重點。在人工智能技術百花齊放的當下，人臉識別異軍突起，借助東風，推動人臉識別門禁進一步走向市場。目前，人臉識別門禁系統已被應用于金融、安防、教育、辦公、大樓管理等領域。

人臉識別的一般流程

人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作，技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結果。人臉識別的一般流程：

一、人臉采集：  

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態圖像、動態圖像、不同位置、不同表情等，當采集對象在設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝人臉圖像。   

二、人臉檢測方法  

在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。關鍵點檢測是自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。   

主流方法：  基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。   

三、人臉圖像預處理  由于系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度矯正、噪聲過濾等圖像預處理，并終服務于特征提取的過程。  

主要預處理方法有：人臉對準，人臉圖像的光線補償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。   四、人臉特征提取  人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

五、匹配與識別  提取的人臉特征值數據與數據庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值參數，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的進行判斷。 

人臉識別 道閘機會產生什么反應呢？

我們每天上班，大堂人臉識別道閘機是必經之路，你上班的寫字樓用了人臉識別道閘機嗎？

經過道閘機時，你做好表情管理了嗎？有被人臉識別君拍到囧態嗎？

一起來瞧瞧“人臉識別 道閘機”會產生什么奇妙的反應吧以前的狀況

①　從手提包或者口袋里掏卡-讀卡-收卡，有可能很久才找到卡，或者忘帶卡的尷尬局面，導致被困在大門口之外。

②　提供你的手機在別人按過指紋的地方輕輕按一遍，感覺臟兮兮的，有點不衛生，有潔癖的人還要清洗手。

③　掏出手機，找到二維碼，滴的一聲掃碼通過，遇上沒有網絡的情況下，就有點麻煩了。

現在的盛世場景

以上3點通通都不需要，只要露出你漂亮/帥氣的臉蛋即可“刷臉”通過，解放了雙手，實現了無感通行，體驗感特別棒。在疫情期間，戴著口罩也可通過，很好的避免了易接觸的問題，并且提高了防疫防控的工作效率。

測溫人臉識別道閘機可做到無感通行，快速識別，精準識別真人臉部，利用紅外線技術還可對人體進行測溫，若出現體溫異常者會立即發出報警，不允許通過。還可收集真人的臉部的臉部數據，在電腦端可隨時查看，做到了智能出入，打破傳統的人工值守。

小區人臉識別的缺點

小區人臉識別的缺點：

小區人臉識別門禁系統比較明顯的缺點可能就是它的安裝成本比起傳統的門禁卡和指紋掃描系統相對較高，但隨著人工智能的發展，社區體系中的安防系統每年都在更新換代，取而代之的是安全性更高、更加實用、穩定、便捷、高性價比的人臉識別智能門禁，相信“以臉識人”的時代將會馬上到來。以上就是小區人臉識別的缺點介紹，希望能夠對大家有所幫助。