人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：

1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。

2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度学习方法。

4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。

人脸识别的工作原理

人脸识别顾名思义就是识别人脸的系统，酒店人脸识别，人脸识别系统采用区域特征分析算法，融合计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，实现在大规模人脸图像数据库中进行人脸检索。从各种采集源获取的人脸图像可以迅速地与预先存储的数以千万计的图像数据库如逃犯照片库、失踪人口照片库、常住人口照片库等）完成比较，返回一个包含若干***相似人脸图像的匹配列表。支持照片比照片、视频流比照片、视频流比视频流等多种方式。可以实现在局域网、内部网、Internet上进行照片比对和身份确认。

人脸识别门禁系统，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，人脸识别摄像机，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，芜湖人脸识别，其重要性不言而喻，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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