近年来，“刷脸”成为网络热搜词，刷脸进站、刷脸取款、刷脸***……“刷脸”时代正在到来，人脸识别技术不断进入大众视野。人脸识别作为一项互联网领域热门的技术，在互联网产品很多领域都有着广泛的应用。比如吃饭刷脸、***购物刷脸、手机开机刷脸等等，就连寄递邮、快件也可以进行人脸识别。目前人脸识别系统已经在100多座城市落地，覆盖了交通、***部门、学校、***、企业等多个行业。小区人脸识别系统部署：1、在小区安保监控中心搭建硬件PC机平台，用于存贮小区业主的面部信息库数据，同时，可以接受前端各采集点发送上来进行注册或验证的外来人员的面部照片信息，并可以对所有进出进行按不同单元门禁进行远程更新前端设备的可认证的人员信息，也可以进行服务器端施工人员资料整理及生成报表；2、前端人脸识别门禁机，应用于各个单元门口处及小区入口大门处，小区人脸识别，接入认证识别网络，能同服务端进行通讯，同时触发门禁机开门。系统采用了***普通的IP摄像机与工业PC机及TCP/IP网为基础设备，配合人脸智能识别技术为核心，通过协议转换器，使系统在完***脸识别的同时，也给道闸的闸机一个开关信号，同步开启人行通道的闸机，并且存储、分析所识别的人脸数据，生成统计信息与报表。人脸识别的研究始于上世纪中期，经历了数十年的努力，现在已经可以应用在我们的实际生活中，为我们提供各种便利。以下来看看人脸识别的技术原理：人脸识别主要分为人脸检测、特征提取和人脸识别三个过程.1.人脸检测：人脸检测是指从输入图像中检测并提取人脸图像，通常采用haar特征和Adaboost算法训练级联分类器对图像中的每一块进行分类。如果某一矩形区域通过了级联分类器，则被判别为人脸图像。2.特征提取：特征提取是指通过一些数字来表征人脸信息，这些数字就是我们要提取的特征。常见的人脸特征分为两类，一类是几何特征，另一类是表征特征。几何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之间的几何关系，如距离、面积和角度等。由于算法利用了一些直观的特征，计算量小。不过，由于其所需的特征点不能精准选择，限制了它的应用范围。另外，当光照变化、人脸有外物遮挡、面部表情变化时，特征变化较大。所以说，这类算法只适合于人脸图像的粗略识别，人脸识别门禁系统，无法在实际中应用。表征特征利用人脸图像的灰度信息，人脸识别，通过一些算法提取全局或局部特征。其中比较常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先将图像分成若干区域，动态人脸识别，在每个区域的像素640x960邻域中用中心值作阈值化，将结果看成是二进制数。图3显示了一个LBP算子。LBP算子的特点是对单调灰度变化保持不变。每个区域通过这样的运算得到一组直方图，然后将所有的直方图连起来组成一个大的直方图并进行直方图匹配计算进行分类。3.人脸识别：这里提到的人脸识别是狭义的人脸识别，即将待识别人脸所提取的特征与数据库中人脸的特征进行对比，根据相似度判别分类。而人脸识别又可以分为两个大类：一类是确认，这是人脸图像与数据库中已存的该人图像比对的过程，回答你是不是你的问题；另一类是辨认，这是人脸图像与数据库中已存的所有图像匹配的过程，回答你是谁的问题。显然，人脸辨认要比人脸确认困难，因为辨认需要进行海量数据的匹配。常用的分类器有***近邻分类器、支持向量机等。人脸识别-一路机电人脸识别器-人脸识别门禁系统由芜湖市一路机电工程有限公司提供。人脸识别-一路机电人脸识别器-人脸识别门禁系统是芜湖市一路机电工程有限公司（）今年全新升级推出的，以上图片仅供参考，请您拨打本页面或图片上的联系电话，索取联系人：朱经理。)