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随着人工智能技术的发展与成熟，如今越来越多的智慧校园新场景都是基于人脸识别门禁一体机的，特别是在幼儿园、中小学等场景中对于解决校园安全管理和防范日趋复杂的校园安全风险中起着非常重要的作用。众所周知，近些年来我国校园安全事故频发，无疑让人引发深思，“事故警钟时时敲，安全之弦紧紧绷”，校园安全重于泰山，为了有效解决校园传统门禁本身存在的安全漏洞和日益突出的安全问题，闸机人脸识别生产商，提升校园安防的信息化，闸机人脸识别生产商、智能化水平，不少学校门口纷纷安装了人脸识别门禁系统，闸机人脸识别生产商，为校园安全新增了一道安全的防护网。人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域较困难的研究课题之一。闸机人脸识别生产商

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、**系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的新应用。人脸识别通常要用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等，并自动在图像中检测和追踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列检测验别技术，通常也叫做人像识别、面部识别。闸机人脸识别生产商迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。

人脸识别是基于人的面部特征进行身份识别的一项生物识别技术，这项技术通过采集人像、关键点提取，对人像进行预处理、特征提取、人脸识别对比，实现个人身份识别验证的目的。即将实施的《民法典》详细明确个人信息包括自然人的姓名、出生日期、身份证件号码、生物识别信息、住址、电话号码、电子邮箱、健康信息、行踪信息等。因此，将“人脸”界定为个人敏感信息是合理的。人脸识别是基于人的脸部信息，进行身份识别的一种生物识别技术，人脸识别时首先判断是否存在人脸，若存在，则进一步给出人脸的大小、位置以及脸部的各个的信息，依据这些信息，进一步提取出人的特征、身份，并与已存在的人脸，进行匹配与识别。

人脸识别独特性好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配。多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量SIFT特征向量。高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求。可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合。光照需要建立光照模型，检测与定位容易受干扰。姿态估计与匹配三维重建；二维图像的生成。事变的特征提取与消除持久性差；特殊的人群，比如双胞胎；建立人脸年龄衰老模型，较大限度消除年龄变化的影响。人脸识别不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感。

接下来分别介绍两类人脸识别算法中的一些重要的算法。特征脸方法利用王分量分析进行降维和提取特征。王分量分析是一种应用十分普遍的数据降维技术，该方法选择与原数据协方差矩阵前几个较大特征值对应的特征向量构成一组基，以达到较好表征原数据的目的。因为由主分量分析提取的特征向量返回成图像时，看上去仍像人脸，所以这些特征向量被称为“特征脸”。在人脸识别中，由一组特征脸基图象张成一一个特征脸子空间，任何一幅人脸图象(减去平均人脸后)都可投影到该子空间，得到一一个权值向量。80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期。闸机人脸识别生产商

提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配。闸机人脸识别生产商

解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了优越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的不易被复制的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提。闸机人脸识别生产商