人脸识别技术发展背景
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。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民1币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全
酒店人脸识别
人脸识别技术发展背景
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。除了安防、金融这两大领域外，人脸识别还在交通、教育、电子商务等诸多场景实现了广泛应用，且呈现出显著应用价值。为了进一步把握人脸识别技术所带来的重大机遇，我国出台了一系列政策予以支撑。
2015年以来，我国相继出台了《关于银行业金融机构远程开立人民1币账户的指导意见(征求意见稿)》、《安全防范视频监控人脸识别系统技术要求》、《信息安全技术网络人脸识别认证系统安全技术要求》等法律法规，为人脸识别技术的应用以及在金融、安防等领域的普及奠定了重要基础。
2017年，人工智能第壹次被写入报告；同年7月，发布了《新一代人工智能发展规划》；12月，出台了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018-2020年)》，其中对人脸识别有效检出率、正确识别率的提升做出了明确要求。作为人工智能主要细分领域，人脸识别获得的政策支持显而易见。
人脸识别系统是针对单位的实际情况，基于人脸识别技术开发的机关、企业职员考勤、门禁、食堂餐饮、停车等信息管理系统。实现“一张笑脸，通行单位”的功能。
人脸识别系统使用的人脸识别技术，优化的终端设计，使识别速度更快、容量更大、通讯功能更强，软件采用模块化设计，方便用户定制功能。较传统一卡通比较，永豪该系统方便、，彰显管理素质，更适合在机关及CBD办公场所应用。
人脸识别系统的几大特征
人脸识别系统是从面部点之间的距离和比率作为特征，识别速度快，内存要求比较小，对于光照敏感度降低。
1、基于模型特征
根据不同特征状态所具有概率不同而提取人脸图像特征。
2、基于统计特征
将人脸图像视为随机向量，并用统计方法辨别不同人脸特征模式，比较典型的有特征脸、独立成分分析、奇异值分解等。
3、基于神经网络特征
利用大量神经单元对人脸图像特征进行联想存储和记忆，根据不同神经单元状态的概率实现对人脸图像准确识别。
人脸识别系统是根据所提取的人脸图像特征采用相关识别算法进行人脸确认或辨别。即将已检测到的待识别人脸与数据库中已知人脸进行比较匹配，得出相关信息，该过程的关键是选择适当的人脸表征方式与匹配策略，系统的构造与人脸的表征方式密切相关。一般根据所提特征而选择不同识别算法进行度量，常用的包括距离度量、支持向量机、神经网络、k均值聚类等。
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