酒店人脸识别-一路机电人脸识别器-黄山人脸识别

人脸检测是人脸识别的流程之一，在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。

人脸关键点检测（人脸对齐）自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标。

基于检测出的特征采用Adaboost学习算法（一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法）挑选出一些蕞能代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权投僄的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

***近人脸检测算法模型的流派包括三类及其之间的组合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，适合移动端、嵌入式上使用），人脸识别器，dpm（速度较慢），cnn（性能不错）。

人脸识别(Face Recognition)是一种依据人的面部特征(如统计或几何特征等)，自动进行身份识别的一种生物识别技术，又称为面像识别、人像识别、相貌识别、面孔识别、面部识别等。通常我们所说的人脸识别是基于光学人脸图像的身份识别与验证的简称。

人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。技术上包括图像采集、特征***、身份的确认和查找等等。简单来说，酒店人脸识别，就是从照片中提取人脸中的特征，黄山人脸识别，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。

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，人脸识别认证，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，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。