比如学生家长到访，需要家长提前在校园人脸识别的app或者小程序上提交来访申请，或者在现场录入人脸信息，由班主任确认后审批，成功后可以在规定的时间内进出宿舍，超过设定时间会无法进出，确保进入学生宿舍人员的身份安全。

在学生宿舍应用校园人脸识别系统，实现刷脸快速通行，避免在人群密集时段造成拥堵。使用校园卡进出宿舍还会有一种烦恼就是容易出现忘带、丢失的情况，这样就无法进入宿舍。而人脸识别门禁只需注册人脸，登记相关信息，即可刷脸通行。

受益于人工智能的快速发展，通过人脸识别来进行身份验证的生物识别技术已经开始在很多场景当中得到运用。人脸识别技术包括人脸特征采集、人脸检测、人脸验证几个环节，将需要识别的人脸和录入数据库里面的图像进行对比，从而识别是不是本人。

人脸识别自助终端就是将人脸识别系统添加到自助设备当中，通过人脸识别技术把当场采集的面部数据和照片进行对比并且检测相似度，工作人员就可以按照其匹配程度来判断是不是可以让其直接进入或者是还需要进行人工检测。现在这种情况被广泛运用在***或者是证券行业，比如说用户可以在自助终端上进行修改密码、变更业务等服务。

接受度使用这些系统的行业或者领域的用户根据系统本身的质量性、安全性、准确性，综合众多因素都可能会影响用户对整个系统的接受能力。价格这个也是一个比较重要的关键点，人脸识别系统也是刚刚进入市场的新兴技术，很可能因为研发成本定价就会比较高，这就需要用户衡量一下自己的需要，核算成本和预算，才能确定用户是否要购买系统。

“人脸检测（Face Detection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。

人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。

常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输入图像尺寸”、或“较小脸尺寸限制”、或“人脸数量上限”的方式来加速算法。