昆華人臉識(shí)別系統(tǒng)通過在內(nèi)網(wǎng)建立人臉、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理服務(wù)，將小區(qū)內(nèi)的人臉識(shí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一集中管理，管理員可以通過平臺(tái)管理軟件對(duì)人員、設(shè)備集一管理和維護(hù)。

老社區(qū)有一些建設(shè)年頭久、人口密度高的社區(qū)院落，因早期建設(shè)滯后、配套設(shè)施不到位、資金籌措困難等問題，加動(dòng)人口量大、人員構(gòu)成復(fù)雜等情況，埋下了社區(qū)治理和安全管理隱患。如何治理這些老舊社區(qū)風(fēng)險(xiǎn)隱患，提升居民的幸福感和宜居度？

安裝昆華壁掛人臉識(shí)別終端，當(dāng)人員靠近設(shè)備，攝像頭進(jìn)行人臉視頻流的動(dòng)態(tài)檢測(cè)和識(shí)別，將的人臉質(zhì)量最優(yōu)的照片與模板庫(kù)進(jìn)行快速的匹配，輸出匹配結(jié)果。根據(jù)人臉識(shí)別終端的匹配結(jié)果控制門禁開關(guān)進(jìn)行打開或關(guān)閉。

人臉識(shí)別系統(tǒng)通過核驗(yàn)人臉信息對(duì)進(jìn)出人員的身份進(jìn)行核驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)門禁的管理與統(tǒng)計(jì)，強(qiáng)化門禁安全防范機(jī)制，杜絕“只認(rèn)卡、不認(rèn)人”及密碼泄露等現(xiàn)象，確保人員身份的真實(shí)性。

人臉識(shí)別被當(dāng)作一個(gè)一般性的模式識(shí)別問題

人臉識(shí)別被當(dāng)作一個(gè)一般性的模式識(shí)別問題，主流技術(shù)基于人臉的幾何結(jié)構(gòu)特征。這集中體現(xiàn)在人們對(duì)于剪影（Profile）的研究上，人們對(duì)面部剪影曲線的結(jié)構(gòu)特征提取與分析方面進(jìn)行了大量研究。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也一度曾經(jīng)被研究人員用于人臉識(shí)別問題中。較早從事 AFR 研究的研究人員除了布萊索（Bledsoe）外還有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄（Kanade Takeo）等?？傮w而言，這一階段是人臉識(shí)別研究的初級(jí)階段，非常重要的成果不是很多，也基本沒有獲得實(shí)際應(yīng)用。

人臉識(shí)別的研究不斷深入

人臉識(shí)別的研究不斷深入，研究者開始關(guān)注面向真實(shí)條件的人臉識(shí)別問題，主要包括以下四個(gè)方面的研究：1）提出不同的人臉空間模型，包括以線性判別分析為代表的線性建模方法，以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識(shí)別方法。2）深入分析和研究影響人臉識(shí)別的因素，包括光照不變?nèi)四樧R(shí)別、姿態(tài)不變?nèi)四樧R(shí)別和表情不變?nèi)四樧R(shí)別等。3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度學(xué)習(xí)方法。4）利用新的數(shù)據(jù)源，例如基于視頻的人臉識(shí)別和基于素描、近紅外圖像的人臉識(shí)別。