人脸识别门禁系统引领智慧小区迎来刷脸时代
何谓“刷脸”?这项听起来“高大上”的技术，其实离我们的生活并不遥远：单位考勤、小区门禁、车站存包、银行认证……不少地方已在使用。作为网络新语的“刷脸”，说的其实是一种人脸识别技术。人脸识别是一种基于人的相貌特征信息进行身份认证的生物特征识别技术。“生物识别技术是通过计算机与光学、声学、生物传感器和生物统计学原理等高科技手段密切结合，利用人体固有的生理特性，譬如指纹、虹膜等来鉴定个人身份。人脸识别应用于传统安防是发展必然趋势。所以整个人脸识别的应用，都将我们带入“刷脸的世界”，凭着人脸的独特性，走遍天下。
试想一下，当你的小区装上人脸识别刷脸门禁系统后，你手提重物无法开门、门卡遗忘或丢失的时候、手抱孩子无法开门的时候，年龄大了密码记不住或是看不清楚数字的时候，怎么办?这时如果门禁设备是采用的人脸识别，只要刷一下脸，那开门不是变的非常的简单。
人脸识别走进智慧小区，主要是对小区的门禁进行管理。系统把人脸识别技术和门禁系统相结合，通过对人脸的识别(刷脸)作为门禁开启的钥匙。它不仅免去了忘带钥匙或卡的烦恼，同时因为人脸识别刷脸门禁系统无需任何介质开门，而节省了不少成本，如人员变动不需要更换门锁、钥匙、IC卡等，只需要重新对人脸进行注册即可;另外刷脸门禁系统还可根据出入人员情况设置门禁权限，包括不同时间段，不同的门禁点等。
随着社会经济的高速发展，居住环境的舒适性和安全性已经成为人们居住好的选择。而门禁系统在安全的居住环境中起到的重要作用得到越来越多的重视。目前国内的门禁系统以卡类设备、指纹设备或密码设置为主。这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题。而指纹识别，被网上叫座的指纹破解了“密码”，更加让人觉得恐慌不安。而刷脸门禁系统的问世，真正解决了住户进、出及来访客人的管理，同时也对小区、楼宇防盗形成有效的高安全管理。
人脸识别在应用中的挑战
从实际测试来看，用户的预期与当前的技术水平之间的差距还是比较大的。人脸识别技术在动态监空应用中面临的压力实际上也比较大。
1.用户希望正确报警率要求高。而现实是理论上来说必须接受高误报率。在技术方面，要达到高正确报警率，可以通过降低阈值来实现，但是降低阈值的代价是：高误报率。为了达到95%正确报警率，很多算法可能会产生300%或更高的误报率。
2.用户希望监空库足够大，往往要求数万或几十万，甚至上百万的监空名单，希望能捕到“大鱼”。现实是库容量大就必须接受高误报率。
3. 用户希望大规模成网建设，能够勾画出监空人员的活动轨迹。 现实是必须高投入，重新建专用网络和相关硬件。
4. 用户希望尽量使用目前的监空设备(摄像机和网络)。 现实是现有的摄像机清晰度不够，图像质量差，用于场景监空
5. 用户希望少产生误报甚至不产生误报。 现实是这样就必将损失正确报警率和减少空库容量，与用户的想法相违。
6.光照问题
面临各种环境光源的考验，可能出现侧光、顶光、背光和高光等现象，而且有可能出现各个时段的光照不同，甚至在监空区域内各个位置的光照都不同。
7. 人脸姿态和饰物问题
因为监空是非配合型的，监空人员通过监空区域时以自然的姿态通过，因此可能出现侧脸、低头、抬头等的各种非正脸的姿态和佩戴帽子、黑框眼镜、口罩等饰物现象。
8. 摄像机的图像问题
摄像机很多技术参数影响视频图像的质量，这些因素有感光器(CCD、CMOS)、感光器的大小、DSP的处理速度、内置图像处理芯片和镜头等，同时摄像机内置的一些设置参数也将影响视频质量，如曝光时间、光圈、动态白平衡等参数。
9.丢帧和丢脸问题
需要的网络识别和系统的计算识别可能会造成视频的丢帧和丢脸现象，特别是监空流量大的区域，由于网络传输的带宽问题和计算能力问题，常常引起丢帧和丢脸。
人脸识别设备公司为您浅析人脸识别到底是什么？
人脸识别，是视觉模式识别的一个细分问题，也大概是最难解决的一个问题。其实我们人每时每刻都在进行视觉模式识别，我们通过眼睛获得视觉信息，这些信息经过大脑的处理被识别为有意义的概念。于是我们知道了放在我们面前的是水杯、书本，还是什么别的东西。
我们也无时无刻不在进行人脸识别，我们每天生活中遇到无数的人，从中认出那些熟人，和他们打招呼，打交道，忽略其他的陌生人。甚至躲开那些我们欠了钱还暂时还不上的人。
然而这项看似简单的任务，对机器来说却并不那么容易实现。
对计算机来讲，一幅图像信息，无论是静态的图片，还是动态视频中的一帧，都是一个由众多像素点组成的矩阵。比如一个1080p的数字图像，是一个由1980*1080个像素点组成矩阵，每个像素点，如果是8bit的rgb格式，则是3个取值在0-255的数。
机器需要在这些数据中，找出某一部分数据代表了何种概念：哪一部分数据是水杯，哪一部分是书本，哪一部分是人脸，这是视觉模式识别中的粗分类问题。
而人脸识别，需要在所有机器认为是人脸的那部分数据中，区分这个人脸属于谁，这是个细分类问题。
