人臉識(shí)別門(mén)禁的特點(diǎn)有：

首先不用制作門(mén)禁卡，節(jié)省費(fèi)用的同時(shí)也避免了用卡人的攜帶問(wèn)題。 其次人臉識(shí)別更加安全可靠，不用擔(dān)心卡片丟失被人使用的問(wèn)題。 人臉識(shí)別也有方便快捷，易于管理等有點(diǎn)。

人臉識(shí)別門(mén)禁的精準(zhǔn)度和人臉識(shí)別技術(shù)先進(jìn)與否、人臉門(mén)禁應(yīng)用場(chǎng)景、當(dāng)天的環(huán)境（比如光線）、人臉門(mén)禁硬件設(shè)備都有關(guān)系，重中之重技術(shù)問(wèn)題。

相比傳統(tǒng)的門(mén)卡，人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)更加的安全，因?yàn)殚T(mén)卡在配鑰匙的店鋪可隨意復(fù)刻，而門(mén)卡如此容易被復(fù)刻，讓不少市民感到擔(dān)憂，這樣等于小區(qū)門(mén)禁系統(tǒng)如同虛設(shè)。而人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)利用的是人臉的唯1匹配性，具有先天的安全優(yōu)勢(shì)。

居民區(qū)有必要引入人臉識(shí)別系統(tǒng)作為門(mén)禁嗎？

人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)，結(jié)合人臉識(shí)別、人臉對(duì)比、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)身份交叉驗(yàn)證，協(xié)助社區(qū)管理人員確認(rèn)用戶身份。據(jù)了解，由于人臉的直觀性和不易被復(fù)刻的特性，人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)可以有效阻攔陌生人隨意進(jìn)出社區(qū)，盡可能降低社區(qū)安全事故發(fā)生的頻率，強(qiáng)化社區(qū)安防體系。

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展，人臉識(shí)別門(mén)禁的優(yōu)化更進(jìn)一步。目前人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率已不受化妝技術(shù)、人像照片、面具模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑借偽裝進(jìn)入社區(qū)大門(mén)難如登天。

與傳統(tǒng)的指紋、磁卡等門(mén)禁系統(tǒng)管理相比，人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)在管理應(yīng)用上更加智能便捷。以往社區(qū)人員發(fā)生變動(dòng)，需要及時(shí)更換指紋、磁卡和鑰匙。人臉識(shí)別門(mén)禁投入應(yīng)用之后，新入住的用戶只需要在社區(qū)管理處等級(jí)人臉信息，即可自由進(jìn)出，大大節(jié)省社區(qū)人員變動(dòng)管理成本。

門(mén)禁作為居住環(huán)境安防關(guān)，其重要性不言而喻，門(mén)禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)工作漸成安防市場(chǎng)關(guān)注的重點(diǎn)。在人工智能技術(shù)百花齊放的當(dāng)下，人臉識(shí)別異軍突起，借助東風(fēng)，推動(dòng)人臉識(shí)別門(mén)禁進(jìn)一步走向市場(chǎng)。目前，人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)已被應(yīng)用于金融、安防、教育、辦公、大樓管理等領(lǐng)域。

人臉識(shí)別一體機(jī)有哪些特點(diǎn)？

人臉識(shí)別系統(tǒng)適用于辦公區(qū)域、通道閘機(jī)、寫(xiě)字樓、學(xué)校、公共服務(wù)及管理項(xiàng)目等需要用到人臉門(mén)禁的場(chǎng)所。以下是蕪湖一路機(jī)電的人臉識(shí)別一體機(jī)所具有的特點(diǎn)：

1、動(dòng)態(tài)雙攝防偽，完全解決各類照片在各種載體上的欺騙；

2、夜間紅外、RGB 雙補(bǔ)光；

3、采用基于視頻流的動(dòng)態(tài)人臉檢測(cè)、跟蹤識(shí)別算法；

4、識(shí)別準(zhǔn)確率為 99.7%；

5、識(shí)別速度快，人臉跟蹤與檢測(cè)耗時(shí) 20ms 左右；

6、屏幕尺寸7 英寸，全視角，170°IPS 液晶屏；

7、分別率200W像素，自動(dòng)白平衡。

什么是人臉檢測(cè)？

人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的流程之一，在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來(lái)（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等），然后利用信息來(lái)達(dá)到人臉檢測(cè)的目的。

人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)（人臉對(duì)齊）自動(dòng)估計(jì)人臉圖片上臉部特征點(diǎn)的坐標(biāo)。

基于檢測(cè)出的特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法（一種用來(lái)分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法）挑選出一些蕞能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權(quán)投僄的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。

近人臉檢測(cè)算法模型的流派包括三類及其之間的組合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，適合移動(dòng)端、嵌入式上使用），dpm（速度較慢），cnn（性能不錯(cuò)）。