人脸识别门禁识别品牌企业

人脸识别门禁一个很大的优势就是可以实现智能办公。

中国有4300万企业，而大多数企业采用传统刷咔门禁，只是单一的刷咔功能，不仅存在门卡易-易---的弊端，同时也并不具备物联网属性，无法满足企业智能化办公的需求。

如果人脸识别门禁只是一个端口，那么很难说是智能硬件，而一旦搭配“云”属性，则如虎添翼。说了这么些，落实到实处，比如有两点：

1.可以无缝对接考勤，这意味着-开门的同时完成打卡。

2.所有的考勤流水记录一键生成，解放人事统计人员的工作量。

人脸识别的发展历史

第壹阶段1950s—1980s初级阶段

人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影profile的研究上，人们对---剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 afr 研究的研究人员除了布莱索bledsoe外还有戈登斯泰因goldstein、哈蒙harmon以及金出武雄(kanade takeo)等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。

第二阶段1990s---阶段

这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多---的方法，还出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如为的 visionics现为 identix的 faceit 系统。 从技术方案上看， 2d人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。

第三阶段1990s末~现在

人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：

1提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3d信息的3d人脸识别方法。

2深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。

3利用新的特征表示，包括局部描述子gabor face, lbp face等和---学习方法。

4利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。

影响人脸识别系统对人脸采集的主要因素有哪些？

1.图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过---影响识别速度。非人脸识别---头常见规定的蕞小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离---头的距离。

2.图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响---头识别距离。现4k---头看清人脸的远距离是10米，7k---头是20米。

3.光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从---头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。

4.模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于---头的移动经常会产生运动模糊。部分---头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。

5.遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为蕞佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

6.采集角度：人脸相对于---头角度为正脸蕞佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上---头安置的角度，需满足人脸与---头构成的角度在算法识别范围内的要求。