居民區(qū)有必要引入人臉識(shí)別系統(tǒng)作為門禁嗎？

人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，結(jié)合人臉識(shí)別、人臉對(duì)比、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)身份交叉驗(yàn)證，協(xié)助社區(qū)管理人員確認(rèn)用戶身份。據(jù)了解，由于人臉的直觀性和不易被復(fù)刻的特性，人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)可以有效阻攔陌生人隨意進(jìn)出社區(qū)，盡可能降低社區(qū)安全事故發(fā)生的頻率，強(qiáng)化社區(qū)安防體系。

隨著人臉識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展，人臉識(shí)別門禁的優(yōu)化更進(jìn)一步。目前人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率已不受化妝技術(shù)、人像照片、面具模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑借偽裝進(jìn)入社區(qū)大門難如登天。

與傳統(tǒng)的指紋、磁卡等門禁系統(tǒng)管理相比，人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)在管理應(yīng)用上更加智能便捷。以往社區(qū)人員發(fā)生變動(dòng)，需要及時(shí)更換指紋、磁卡和鑰匙。人臉識(shí)別門禁投入應(yīng)用之后，新入住的用戶只需要在社區(qū)管理處等級(jí)人臉信息，即可自由進(jìn)出，大大節(jié)省社區(qū)人員變動(dòng)管理成本。

門禁作為居住環(huán)境安防關(guān)，其重要性不言而喻，門禁系統(tǒng)的設(shè)計(jì)工作漸成安防市場(chǎng)關(guān)注的重點(diǎn)。在人工智能技術(shù)百花齊放的當(dāng)下，人臉識(shí)別異軍突起，借助東風(fēng)，推動(dòng)人臉識(shí)別門禁進(jìn)一步走向市場(chǎng)。目前，人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)已被應(yīng)用于金融、安防、教育、辦公、大樓管理等領(lǐng)域。

人臉識(shí)別門禁，小區(qū)物業(yè)管理系統(tǒng)

人臉識(shí)別門禁，小區(qū)物業(yè)管理系統(tǒng)

老舊小區(qū)或多或少存在管理不嚴(yán)問(wèn)題。貼廣告的、搞推銷的、發(fā)傳單的、認(rèn)識(shí)的不認(rèn)識(shí)的人員車輛隨意出入，帶來(lái)極大的安全隱患。啟用門禁系統(tǒng)后，該現(xiàn)象明顯得到緩解，然而攔得住無(wú)意人，防不住有心人。門禁卡成本低廉，指紋有指紋膜可以替代，只要想進(jìn)來(lái)，什么門禁都不是問(wèn)題。

為提升小區(qū)安保等級(jí)，保障民眾生命安全，國(guó)內(nèi)不少生活社區(qū)啟用了門禁系統(tǒng)。早期的門禁系統(tǒng)，主要依賴指紋識(shí)別、磁卡識(shí)別等技術(shù)，住戶需要借助門禁卡、指紋等工具才能順利通過(guò)小區(qū)大門。隨著人臉識(shí)別技術(shù)深入研究與應(yīng)用，市面上開(kāi)始出現(xiàn)人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)，該系統(tǒng)憑借人臉難以的特性橫掃安防市場(chǎng)。

清晨匆忙出門，沖到小區(qū)門口才發(fā)現(xiàn)忘帶門禁卡怎么辦？要么掉頭回去找，要么乖乖等人開(kāi)門。平時(shí)還好，若是碰上工作日就有點(diǎn)悲劇了。對(duì)于分秒必爭(zhēng)的上班族而言，等待的那一段時(shí)間或許就意味著全勤獎(jiǎng)的泡湯。啟用人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)之后，人臉就成了全新的、隨身攜帶的"門禁卡"，想要出門刷臉就行，無(wú)接觸高速度，還能防止皮膚細(xì)菌。

當(dāng)然，也有住戶提出疑問(wèn)：晚上咋辦？黑乎乎的，臉都看不清還怎么刷臉？針對(duì)夜間人臉識(shí)別效果問(wèn)題，人臉識(shí)別技術(shù)今非昔比，環(huán)境光對(duì)如今的人臉識(shí)別技術(shù)而言影響不大，即使是在夜間燈光下也可以輕松識(shí)別人臉。"夜間不能識(shí)別人臉"只是個(gè)不成問(wèn)題的問(wèn)題。

人臉識(shí)別的一般流程

人臉識(shí)別利用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)和跟蹤人臉，進(jìn)而對(duì)檢測(cè)到的人臉圖像進(jìn)行一系列的相關(guān)應(yīng)用操作，技術(shù)上包括圖像采集、特征定位、身份的確認(rèn)和查找等等。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過(guò)特征的對(duì)比輸出結(jié)果。人臉識(shí)別的一般流程：

一、人臉采集：  

不同的人臉圖像通過(guò)攝像鏡頭采集得到，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同位置、不同表情等，當(dāng)采集對(duì)象在設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝人臉圖像。   

二、人臉檢測(cè)方法  

在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來(lái)（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來(lái)達(dá)到人臉檢測(cè)的目的。關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)是自動(dòng)估計(jì)人臉圖片上臉部特征點(diǎn)的坐標(biāo)。   

主流方法：  基于檢測(cè)出的特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。   

三、人臉圖像預(yù)處理  由于系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度矯正、噪聲過(guò)濾等圖像預(yù)處理，并終服務(wù)于特征提取的過(guò)程。  

主要預(yù)處理方法有：人臉對(duì)準(zhǔn)，人臉圖像的光線補(bǔ)償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。   四、人臉特征提取  人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。

五、匹配與識(shí)別  提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存貯的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值參數(shù)，將相似度與這一閾值進(jìn)行比較，來(lái)對(duì)人臉的進(jìn)行判斷。