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人脸识别技术应用具有较强的场景性，不同应用场景对***算法能力要求不一样。在办公区、社区、公寓、酒店等泛安防商用场景，人脸数据库规模相对较小，并不需要在巨量的数据集上进行深度学习训练，对硬件并没有过高的要求，而嵌入式人脸终端完全可以承载这些场景人脸识别的计算量。苏亮亮表示，“无论是算力还是算法层面，当前人脸识别已经基本可以满足泛安防领域的业务需求。”

众所周知，长租公寓、公租房和酒店因流动人口众多，带来不少安全隐患以及人口管理难题。而传统人口管控办法不仅消耗大量的人力和物力，而且办事效率极其低下，结果往往不尽人意。而嵌入式人脸终端的采用，将不失为有效解决公寓出入门禁和安全管理问题的新方法。

智能化时代，随着人脸识别技术的进步，人脸识别考勤逐渐走进人们的视野。由于解决了IC卡丢失，指纹破皮打不上卡的问题，以及完善考勤管理制度，因此逐渐被市场接纳并普及应用。可以说，人脸识别考勤的出现，既是生物识别技术进步的使然，也是当今社会需求的必然结果。

相对于C端家庭领域，公共领域的出入门禁更倾向于采用人脸识别，而且对识别率要求没有那么高，企业一般都能接受99．7％的识别率。但是对于家庭用户来讲，由于涉及到安全隐私风险，一般很难接受人脸识别有稍微的误差。而在学校、社区、办公楼或公寓和酒店这些公共区域的出入口，一般本身部署视频监控和防盗报警等安全防控装置，相对来说安全一些。而且，的是，人脸识别可以实现同时多目标识别，避免排长队识别的拖拉，大大提升了管理和业务效率。

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。




人脸识别系统的制作方法：人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频上的人脸进行识别判断，从而识别人脸的身份。目前，人脸识别技术广泛应用在安保系统，例如，人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门，人脸识别手机，人脸识别来运行的机器人等。近年来，在人脸识别技术的发展过程中，出现了人脸的欺骗行为，例如打印人脸图像到纸张上，或者使用投影、液晶显示屏(LiquidCrystalDisplay，简称LCD)等播放设备显示在屏幕上，放置于人脸识别系统的采集装置前，会得到各种人脸图像，这些人脸图像跟真实的人脸图像有很大的相似性，容易被系统当成真实的人脸进行识别，成为人脸识别系统中的不安全因素。然而，在人脸识别系统中，特别是无人值守或高安全性场合，防止人使用人脸假体欺骗系统是非常重要的。