人臉識別技術(shù)現(xiàn)已用于門禁管理系統(tǒng)、外來訪客系統(tǒng)、視頻布控系統(tǒng)、關(guān)照小區(qū)特殊人群等等，除此之外，人臉識別還可以打造智慧停車場，人臉識別門禁，為社區(qū)居民提供更加智能化的車庫;社區(qū)中的無人便利店可以使用人臉識別輕松購物;小區(qū)居民取快遞無需攜帶手機，刷臉即可……除了社區(qū)之外，已經(jīng)有超過40個城市開通“刷臉政務(wù)”，覆蓋服務(wù)類別包括查詢繳納交通罰單、申報個稅等。在家線上掃臉，省去了跑腿服務(wù)大廳的繁瑣。據(jù)統(tǒng)計，目前已有超過875萬人通過“刷臉”辦政事，節(jié)約時間近400多萬小時，這也成為各級政府“蕞多跑一次”、“不見面審批”的底氣。不難看到，受益于下游應(yīng)用需求增長、產(chǎn)業(yè)政策扶持、技術(shù)逐漸成熟等因素，人臉識別一體機，人臉識別未來持續(xù)發(fā)展能夠得到保障。

預計未來五年，我國人臉識別市場規(guī)模年復合增長率將達到25%。未來的智慧城市會是什么樣的，一切改變都在悄然進行中。

人臉識別的一般流程

人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和*人臉，人臉識別門鎖，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作，技術(shù)上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，六安人臉識別，再通過特征的對比輸出結(jié)果。人臉識別的一般流程：

一、人臉采集：  

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同位置、不同表情等，當采集對象在設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝人臉圖像。   

二、人臉檢測方法  

在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。關(guān)鍵點檢測是自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。   

主流方法：  基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。   

三、人臉圖像預處理  由于系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度矯正、噪聲過濾等圖像預處理，并終服務(wù)于特征提取的過程。  

主要預處理方法有：人臉對準，人臉圖像的光線補償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。   四、人臉特征提取  人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

五、匹配與識別  提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值參數(shù)，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的進行判斷。 

人臉識別門禁一個很大的優(yōu)勢就是可以實現(xiàn)智能辦公。

中國有4300萬企業(yè)，而大多數(shù)企業(yè)采用傳統(tǒng)刷咔門禁，只是單一的刷咔功能，不僅存在門卡易易冒用的弊端，同時也并不具備物聯(lián)網(wǎng)屬性，無法滿足企業(yè)智能化辦公的需求。

如果人臉識別門禁只是一個端口，那么很難說是智能硬件，而一旦搭配“云”屬性，則如虎添翼。說了這么些，落實到實處，比如有兩點：

1.可以無縫對接考勤，這意味著刷臉開門的同時完成打卡。

2.所有的考勤流水記錄一鍵生成，解放人事統(tǒng)計人員的工作量。

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