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人脸识别技术特点：传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。AI技术相关学者也表示，常规密码可以更换，但人脸却不能随意更换，一旦某些重要人脸库，人脸识别系统将出现严重的安全问题，后果将不堪设想。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

人脸识别主要用途：主要用于身份识别人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。系统后台将访客图像与现场拍摄图像进行比对，语音播报提示是否比对成功，比对成功后将打开闸机门。人脸识别技术无疑是的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像及检测，检测 :图像中准确标定出人脸的位置和大小 , 人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及哈尔特征等，人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。人脸图像预处理，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。（五）可扩充性，一卡通人脸识别系统设计中考虑到今后技术的发展和使用的需要，具有更新、扩充和升级的可能。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。

智慧小区人脸识别门禁系统作用：

　　1、人脸：进入和离开社区的人，以确定是否有“高风险”的人。

　　2、访客登记：系统支持访客登记管理功能，如访客预约和访客点评。注册信息包括姓名、性别、码、身份号码、预期持续时间、单位、访问原因等。支持电脑客户端，手机***小程序登录，简单易用。

　　3、识别车辆：从多个角度识别车辆，分析它们是否是“车辆”，并能够及时做出反应。

　　4、多目标识别：识别区域内的人员和车辆，及时掌握目标区域内人员和车辆的流向。

　　5、智能预警：基于平台的人脸识别功能可以有效地预警和预防已识别的危险因素，如黑名单人员、车辆、群体事件、尾随事件等。