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动态人脸识别系统以住户的面部数据作为识别特征，没有进行过登记的外来人员将无法通过系统认证进入小区内。可以有效限制小区住户以外的人员进出。
动态人脸识别系统是基于多光源人脸识别技术、门禁控制技术等建立的信息管理系统。人脸具有独一性
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动态人脸识别系统以住户的面部数据作为识别特征，没有进行过登记的外来人员将无法通过系统认证进入小区内。可以有效限制小区住户以外的人员进出。
动态人脸识别系统是基于多光源人脸识别技术、门禁控制技术等建立的信息管理系统。人脸具有独一性，人脸识别设备通过人脸信息可识别人员的身份，从而控制楼宇门打开，它的的出现使住户无需随身携带门禁卡即可方便出入，无关人员无法随意进出小区，住户的安全更有保证，可有效防止转租、转借等违规行为。
如今刷脸支付手段正在不断的拓展和延伸，我们期待着一种新的技术，能够进一步的汇集我们的生活，在带给零售行业更加多便捷和惊喜的同时，也能够真正的做到贴合我们的生活实际，为提高我们的生活带来更加多的智能元素。
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人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题;
另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹 配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有近邻分类器、支持向量机等。
与指纹应用方式类似，人脸识别技术目前比较成熟的也是考勤机。因为在考勤系统中，用户是主动配合的，可以在特定的环境下获取符合要求的人脸。这就为人脸 识别提供了良好的输入源，往往可以得到满意的结果。
但是在一些公共场所安装的视频监控探头，由于光线、角度问题，得到的人脸图像很难比对成功。这也是未来 人脸识别技术发展必须要解决的难题之一。
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所谓人脸识别（Facial Recognition），是指针对特定场景的静态图像或动态视频，利用现存已存储好的若干人脸图像数据库，验证和识别具体场景下的单个或多个人的身份匹配。人脸识别通常由三部分组成：具体场景中人脸检测（Face Detection）并分割人脸、抽取分析人脸特征、匹配数据库识别人脸。人脸图像的长期数字化存储是人脸识别令人恐惧的原因之一，这些人脸信息有诸多被滥用风险，迫切需要应对方式变革以消解公众，方式之一就是设置图像与视频存储期限。当处于突发状态的危急情景之际，某些特定图像数据存储确有必要。一旦危险期已过，则无需保留危急时刻留存的人脸数据。因此，对大多数应用场景来说，限制人脸数据存储期限可以平衡人脸识别带来的多重好处与化风险二者之间的利益平衡。具体存储时间依情景不同而各异。比如为应对突发状况所编译的特定图像具有高瞬时价值，而其他情形则需纳入庞大的数据库已备后续匹配并识别人脸特征。在此介绍一种保障数据安全性的机器学习模式——联邦学习（Federated Learning）。此种学习模式是一种训练数据去中心化的机器学习方案，确保数据只存储在摄像头终端，而不传输到数据中心，从而提升数据安全性。
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人脸库为3000时，误识率万分之三的标准下，1：N识别准确度为99.7%；
识别速度更快，（a）人脸与检验耗时50ms上下（b）人脸svm算法耗时200ms上下（c）人脸比对耗时0.1ms（1000人库，数次识别取均值），0.5ms（10000人库，数次识别取均值）；动态室外测温门禁
双眼带红外线柔光灯摄相头；
支持人脸识别或路人检验时的当场相片储
