人脸识别道闸-大禾信息技术-青岛人脸识别

在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，人脸识别社区，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。用户配合度现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸识别道闸，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。

人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别系统的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。

相似性不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行***是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，青岛人脸识别，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

传统的园区门卫管理存在安全漏洞多，服务水平低，频频发生的园区安全事件，使得园区提高自身治安手段和防范能力已经迫在眉睫。办公园区等公共场所访客管理人员登记方式缺点:人为管理因素大，及闲杂人员极易混入内部。登记速度缓慢，门口人员拥挤，社区人脸识别，影响形象。手写资料模糊不清难以辩认，登记形同虚设。需要人工进一步核实身份，响应速度慢。无法有效获取来访人的真实照片，从而保证信息的真实性。纸质资料难以存储和保管，易丢失。若发生安全事件无法提供有效备份资料，造成损失。