人臉識別門禁一個很大的優(yōu)勢就是可以實現智能辦公。

中國有4300萬企業(yè)，而大多數企業(yè)采用傳統刷咔門禁，只是單一的刷咔功能，不僅存在門卡易復刻易冒用的弊端，同時也并不具備物聯網屬性，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，解放人事統計人員的工作量。

人臉識別門禁的作用

隨著智慧城市的推行，如今很多小區(qū)開始采用人臉識別系統作為門禁，將它引入居民住宅區(qū)，可以發(fā)揮這樣以下作用：

1.可控制各類人員進出

例如，住戶張三的人臉信息經采集已在人臉信息數據庫中備案，張三只需在樓宇門外的人臉識別鏡頭前進行識別（即“刷臉驗證”），識別成功后，樓宇門即自動打開。

而訪客李四，因未在人臉信息數據庫中備案人臉信息，故刷臉驗證將不成功，無法控制樓宇門打開。

2.住戶無需隨身攜帶門禁卡即可方便出入；

3.無關人員無法隨意進出小區(qū)及樓宇，住戶的安全更有保證；

4.可有效防止轉租、轉借等違規(guī)行為。

什么是人臉檢測？

人臉檢測是人臉識別的流程之一，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、結構特征及Haar特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。

人臉關鍵點檢測（人臉對齊）自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。

基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法（一種用來分類的方法，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），按照加權投僄的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

近人臉檢測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，適合移動端、嵌入式上使用），dpm（速度較慢），cnn（性能不錯）。