当前，随着人工智能、物联网等前沿技术的迅速发展，智能时代已悄然到来，"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、
考勤人脸识别
当前，随着人工智能、物联网等前沿技术的迅速发展，智能时代已悄然到来，"刷脸"逐渐成为了新的风潮。在人脸识别技术商业化应用领域不断扩张的趋势下，"刷脸"办事正愈发常见。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
人脸识别门禁的作用
社区人口集中，人员收支情况复杂，既有亲朋好友、快递外卖，也有陌生人。因为人多，办理人员精力问题，收支口办理作业一向不大理想，再加上磁卡丢掉、暗码泄露、指纹被盗等问题得不到有用处理，不少非1法分子趁机潜入，导致社区内安全事情频发。
人脸辨认门禁体系，结合人脸辨认、人脸对比、物联网等技能完成身份穿插验证，帮忙社区办理人员准确用户身份。据了解，因为人脸的直观性和不易被仿1制的特性，人脸辨认门禁体系可以有用阻拦陌生人随意进出社区，尽可能下降社区安全事故发作的频率，强化社区安防体系。
跟着人脸辨认技能的飞速发展，人脸辨认门禁的优化更进一步。现在人脸辨认技能的辨认率已不受化装技能、人像相片、面具模型、白天黑夜等外在因素影响。陌生人想要凭仗伪装进入社区大门难如登天。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。下面宣城盛宇小编给大家介绍一下人脸图像特征提取。
人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。
人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。
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