随着科学技术的不断发展和进步，人像识别技术的日益成熟和完善，小区人脸识别，人像生物识别技术作为******前沿的生物识别技术及图像处理技术，在当今社会公共安全防范、刑侦、技侦、网络安全、***安全等诸多领域将发挥着独有的不可替代的作用，是人类社会科学技术发展与进步的里程碑。

动态人脸识别是不需要停驻等待，阜阳人脸识别，你只要出现在一定识别范围内，无论你是行走还是停立，系统就会自动进行识别，也就是说，人以自然的形态走过去，摄像头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别，同时可上传信号给门禁控制器实现动态人脸识别的门禁考勤系统。

影响人脸识别系统对人脸采集的主要因素有哪些？

1.图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非***人脸识别摄像头常见规定的蕞小识别人脸像素为60*60或100*100以上。在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。

2.图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的***远距离是10米，7K摄像头是20米。

3.光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。

4.模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，人脸识别系统，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。

5.遮挡程度：五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为蕞佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

6.采集角度：人脸相对于摄像头角度为正脸蕞佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

人脸识别门禁系统，结合人脸识别、人脸对比、物联网等技术实现身份交叉验证，协助社区管理人员确认用户身份。据了解，由于人脸的直观性和不易被复刻的特性，人脸识别门禁系统可以有效阻拦陌生人随意进出社区，尽可能降低社区安全事故发生的频率，强化社区安防体系。

随着人脸识别技术的飞速发展，人脸识别门禁的优化更进一步。目前人脸识别技术的识别率已不受化妆技术、人像照片、面具模型、白天黑夜等外在因素影响。陌生人想要凭借伪装进入社区大门难如登天。

与传统的***、磁卡等门禁系统管理相比，人脸识别门禁系统在管理应用上更加智能便捷。以往社区人员发生变动，需要及时更换***、磁卡和钥匙。人脸识别门禁投入应用之后，新入住的用户只需要在社区管理处等级人脸信息，即可自由进出，大大节省社区人员变动管理成本。

门禁作为居住环境安防第1关，其重要性不言而喻，人脸识别认证，门禁系统的设计工作渐成安防市场关注的***。在人工智能技术百花齐放的当下，人脸识别异军突起，借助东风，推动人脸识别门禁进一步走向市场。目前，人脸识别门禁系统已被应用于***、安防、教育、办公、大楼管理等领域。

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