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人脸识别在安防行业的应用：
随着人工智能时代的到来，当前计算机视觉识别技术甚至已在一定程度上超过人类，计算机视觉和智能无人设备正快速普及。作为人工智能的典型应用，人脸识别技术成为人工智能的接口。门禁系统
伴随着智能识别术的突破，安防企业在人脸识别通道闸这块土地上正打得热火，也将技术重点聚焦于动态人脸识别、行为分析等图像智能领域，而当前传统安防厂商和算法型厂商同时存在着明显的竞争和合作关系，整个安防行业在动态人脸识别技术的浪潮推动下，态势。
一个完整的人脸识别通道闸安防系统主要包括人行通道闸机、门禁系统、报警和监控三大部分。动态人脸识别布控系统、人脸识别门禁、人脸识别访客系统、人证合一闸机等产品也就应运而生，迅速占领了智能安防市场的大部分市场份额。整个安防市场已经进入到了泛智能化时代，交通、能源、园区、学校、楼宇、银行包括中小企业、民用等都有人脸识别的应用需求。
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人脸识别一体机在智慧校园中的应用
智慧校园利用人脸识别系统主要是利用了人脸识别系统的技术。这主要是人脸检测跟踪技术的应用，我们只要在系统中录入校内人员的人脸信息，就可以利用系统对来往的人员进行实时检测跟踪，既可以确定人员的行动轨迹，又可以区分此人是否为校内人员。人脸识别系统的技术就是对人的脸部特征进行定位识别，通过人脸信息进行检测。门禁系统
人脸识别一体机系统会把录入的人脸信息整理建立成人脸数据库，只要有人进出校园，就需要人员在识别时与人脸数据库的信息进行比对，门禁一卡通系统，从而确认身份。这是一项检测技术，人脸识别系统的设备可以有效识别有生命特征的人的脸部，如果是照片和面具那就会立马把识别出来不是真人。
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影响人脸识别的因素：
1. 人脸相似性
不同个体之间的区别不大，门禁系统设备，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。门禁系统
以模仿某个明星为目标的化妆、等人为因素加大了这个问题的难度。尤其是双胞胎的问题，人脸识别系统究竟能不能正确的识别出来，这个其实在学术界也是有争论的。有认为双胞胎根本不应该靠人脸识别技术进行分辨，它是没法用人脸识别技术来准确进行区分的。
2. 人脸防伪
人脸图像进行识别的主流欺骗手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接。随着人脸防伪技术的完善、3D面部识别技术、摄像头等智能计算视觉技术的引入，面部图像进行识别的成功率会大大降低。
3. 动态识别
非配合性人脸识别的情况下，运动导致面部图像模糊或摄像头对焦不正确都会严重影响面部识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市反扒、边检等安保和监控识别的使用中，这种困难明显突出。门禁系统
4. 样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布，门禁系统安装，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。此外，现在参与训练的人脸图像库基本都是外国人的图像，有关中国人、亚洲人的人脸图像库少之又少，给训练人脸识别模型增加了难度。
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