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发布时间: 2020-03-24 04:12
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人脸识别门禁具有哪些优点?

人脸识别门禁,应用场景包括但不局限于办公楼宇,居家社区,酒店旅馆,比如说现在不少小区可以刷脸进出,由此可见,人脸识别门禁在场景应用上,已经越来越普遍,技术的确日趋成熟。

通常存在以下优点:

1、轻松好用:不同于卡片需要伸手,人脸门禁做到无感操作,只需要站在门禁面前,人脸识别系统,轻轻一瞥,自动识别,刷脸进出。在识别速度上,业界实现1秒刷门,甚至更快。

2、 1:N精准识别:简单的录入过人脸后,后面的识别任务全部交给算法。门禁领域,人脸识别技术落地成熟,行业能达到99.99%识别度。

3、 安全性出色:门卡最怕的就是丢失,丢失意味着被冒用。同时门卡容易被复刻,两者都存在潜在的安全隐患。人脸识别门禁只为你打开,没有权限的人无法进入。大多数人脸识别门禁,运用精密的红外活軆技术,很多人担心照片和视频冒用的情况,也就无须担心了。






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,人们对面部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,马鞍山人脸识别,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)高潮阶段

这一阶段尽管时间相对短暂,但人脸识别却发展迅速,不但出现了很多经典的方法,还出现了若干商业化运作的人脸识别系统,比如最为知名的 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)和深度学习方法。

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。








人脸识别门禁系统,结合人脸识别、人脸对比、物联网等技术实现身份交叉验证,协助社区管理人员确认用户身份。据了解,由于人脸的直观性和不易被复刻的特性,人脸识别门禁系统可以有效阻拦陌生人随意进出社区,尽可能降低社区安全事故发生的频率。

社区人口集中,人员出入情况复杂,既有亲朋好友、快递外卖,也有不知名的陌生人。由于人口流量大,管理人员精力问题,酒店人脸识别,出入口管理工作一直不大理想,再加上磁卡丢失、密码泄露、指纹被盗等问题得不到有效解决,不少吥法分子趁机潜入,导致社区内安全事件频发。引入人脸识别系统作为门禁是非常有必要的。




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