人脸识别一体机-一路机电人脸识别考勤-蚌埠人脸识别

人脸检测是人脸识别的流程之一，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。

人脸关键点检测（人脸对齐）自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标。

基于检测出的特征采用Adaboost学习算法（一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法）挑选出一些蕞能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投僄的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

***近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，人脸识别技术，适合移动端、嵌入式上使用），dpm（速度较慢），cnn（性能不错）。

人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，人脸识别系统，主要包括以下四个方面的研究：

1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，人脸识别一体机，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。

2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度学习方法。

4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。

随着智慧城市的推行，如今很多小区开始采用人脸识别系统作为门禁，将它引入居民住宅区，可以发挥这样以下作用：

1.可控制各类人员进出

例如，住户张三的人脸信息经采集已在人脸信息数据库中备案，蚌埠人脸识别，张三只需在楼宇门外的人脸识别镜头前进行识别（即“刷脸验证”），识别成功后，楼宇门即自动打开。

而访客李四，因未在人脸信息数据库中备案人脸信息，故刷脸验证将不成功，无法控制楼宇门打开。

2.住户无需随身携带门禁卡即可方便出入；

3.无关人员无法随意进出小区及楼宇，住户的安全更有保证；

4.可有效防止转租、转借等违规行为。