系统构成
海量人脸识别系统采用兼容B/S和C/S的分布式系统架构，分为服务器端和客户端。
服务器端是系统的控制、管理与调度中心，主要由中心管理服务器、数据库服务和人脸匹配服务器组成。中心管理服务器主要负责与客户端的交互，接收来自客户端的人脸比对请求，并依据分发策略将人脸比对请求分派到相应的人脸匹配服务器执行。人脸匹配服务器主要完成海量人脸的高速比对与检索。数据库服务
人脸识别智能闸机
系统构成
海量人脸识别系统采用兼容B/S和C/S的分布式系统架构，分为服务器端和客户端。
服务器端是系统的控制、管理与调度中心，主要由中心管理服务器、数据库服务和人脸匹配服务器组成。中心管理服务器主要负责与客户端的交互，接收来自客户端的人脸比对请求，并依据分发策略将人脸比对请求分派到相应的人脸匹配服务器执行。人脸匹配服务器主要完成海量人脸的高速比对与检索。数据库服务器作为系统的数据中心，集中存储人脸的特征数据与相应的扩展信息，以及系统相关的管理数据。
客户端支持基于 Windows 的 PC 客户端以及基于 Android、iOS 的手机、平板电脑等移动终端，是用户进行人脸比对与搜索的操作平台。
人脸检测
“人脸检测（Face Detection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。
人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。
常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。
随着人脸识别技术的普及与发展，它越来越多的领域得到了广泛的应用，如人们所熟知的门禁系统和智能手机上的面部功能等。而门禁系统就是人脸识别监控系统多个应用领域中主要的应用场景之一。
物联网作为智慧城市建设基础，是未来城市智慧感知的先决条件，但其带来的庞大数据则是人力分析所不能及的，数据若无法转化为有意义的信息则毫无意义。AI技术刚好扮演着处理数据的重要角色。
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