人脸识别门禁系统-人脸识别-一路机电人脸识别门禁

伴随着科技的飞速发展，人脸识别的技术也越来越好，近来有一种通过*网络的方法进行识别，人工*网络是一种非线性动力学系统，具有良好的自*、自适应能力。目前*网络方法在人脸识别中的研究方兴未艾。Valentin提出一种方法，首先提取人脸的 50个主元，然后用自相关*网络将它映射到 5维空间中，再用一个普通的多层感知器进行判别，对一些简单的测试图像效果较好；有人提出了一种混合型*网络来进行人脸识别，其中非监督*网络用于特征提取，而监督*网络用于分类。Lee等将人脸的特点用六条规则描述，然后根据这六条规则进行五官的*，将五官之间的几何距离输入模糊*网络进行识别，效果较一般的基于欧氏距离的方法有较大****，Laurence等采用卷积*网络方法进行人脸识别，由于卷积*网络中集成了相邻像素之间的相关*，从而在一定程度上获得了对图像平移、旋转和局部变形的不变性，因此得到非常理想的识别结果，Lin等提出了基于概率决策的*网络方法 (PDBNN)，其主要思想是采用虚拟 (正反例 )样本进行强化和反强化学习，从而得到较为理想的概率估计结果，并采用模块化的网络结构 (OCON)加快网络的学习。这种方法在人脸检测、人脸*和人脸识别的各个步骤上都得到了较好的应用，其它研究还有 :Dai等提出用Hopfield网络进行低分辨率人脸联想与识别，Gutta等提出将RBF与树型分类器结合起来进行人脸识别的混合分类器模型，Phillips等人将MatchingPursuit滤波器用于人脸识别，国内则采用统计学习理论中的支撑向量机进行人脸分类。

*网络方法在人脸识别上的应用比起传统的方法来有一定的优势，因为对人脸识别的许多规律或规则进行显性的描述是相当困难的，而*网络方法则可以通过学习的过程获得对这些规律和规则的隐性表达，它的适应性更强，一般也比较容易实现。因此人工*网络识别速度快，但识别率低 。而*网络方法通常需要将人脸作为一个一维向量输入，因此输入节点庞大，其识别重要的一个目标就是降维处理。

1、企业、住宅安危和管理：如人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等。

2、电子*等个人证明

这或许是未来规模大应用，国际民航*(ICAO)已确定，从2010年起，其118个成员*和地区，须使用机读*，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为*。中国的电子*计划正在加紧规划和实施。

3、刑侦：如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯。

4、自助服务

自动提款机，如果用户卡片和密码被盗，就会被他人冒取用户的现金。如果同时应用人脸识别就会避免这种情况的发生。

5、信息安危

计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法保证。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实的身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。

1.与传统安防设备相结合

随着人脸识别技术的进一步发展，将人脸识别技术将实现与数字监控系统、门禁控制系统、*认证、密码认证等的进一步融合，将成为人脸识别技术的另外一大应用领域。据统计数据显示，仅在中国大陆，小区人脸识别，在未来三年内有望形成年销售额过百亿，并在未来十年内则有望形成年销售额过千亿的市场规模。

2.逐步取代传统认证手段（以考勤为例）

人脸识别考勤，通过对人脸一些*的特征识别对验进行考勤，目前技术层面已突破昼夜光的影响，能在自然状态下达到快速识别。目前，人脸识别考勤产品在市场上尚处于一种起步发展的状态，人脸识别系统，但人脸识别考勤技术的优势尚无其他同类产品超过。

人脸识别考勤*杜绝了代打卡考勤的发生，消除了*考勤接触使用的尴尬情况，非接触，直观，人脸识别，友好，适用性非常广泛。如今随着技术的不断成熟和成本的降低，人脸考勤逐步展露出了取*勤的趋势。