人脸识别的难点
1、图像光线：识别的视频和图片面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。
2、人脸姿态和饰物：因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。
3、人的脸部
考勤人脸识别
人脸识别的难点
1、图像光线：识别的视频和图片面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监控区域内各个位置的光照都不同。
2、人脸姿态和饰物：因为监控是非配合型的，监控人员通过监控区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。
3、人的脸部存在相似性：不同个体之间特别是同一民族的区别不大，所有人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分个体是不利的。再加上化妆的掩盖及双胞胎的天然相似性更增加了识别的难度。
4、人脸存在易变性：人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大。
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。
人脸识别系统结构
（1）软件结构
针对机关的实际情况，从可靠性、可管理性、可扩充性、开发性和安全性等角度出发，本系统采用客户/服务器和浏览器/服务器相结合的体系结构。客户/服务器主要用于那些界面复杂、保密性、安全性高、以数据库修改操作的部分。浏览器/服务器利用WWW技术的HTTP，基于页面进行浏览信息。它用于那些以信息共享、信息通信、信息检索查询为主的部分。以浏览器/服务器结构设计系统，用户使用时不需要安装的客户端软件便可查询公用信息，也不需要对用户进行专门的培训，而且在系统升级时，只需修改服务器端的数据与应用，维护方便。
在进行应用程序的设计和开发时，采用站点与构件方式。不同的业务对应于不同的功能模块。并且，每个操作人员和用户在访问某一个系统时，站点上仅出现其权限范围内的应用和相关处理数据。通过系统的定制功能，可以提高系统的友好性和安全性。
（2）网络结构
该系统可以在机关原有一卡通网上平滑升级，也可以单独组成网络。
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。下面宣城盛宇小编来给大家介绍一下人脸图像采集及检测。
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
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