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管控访问由传统出入口一小块到全区域实时监控

传统的出入口控制主要是解决入口和出口是否能够通过的问题，进入该区域后缺乏对行为和状态的综合管理。但是现在可以使用人脸识别，车牌识别等技术在无感下实现的信息收集和管理。如果访问者行为异常，人脸识别摆闸图片，可以及时发现并且提醒管理者。

区域监控向着互联网服务快速发展

传统的访问控制技术通常应用于特定的场所，用户通常是这些场所的安全部门。随着大数据和移动互联网的发展，入口和出口控制技术逐渐突破了位置的限制，由区域性应用延伸到移动终端，终结合互联网提供更便捷的服务。

人脸识别中的人脸采集环节主要受到哪些因素的影响？

遮挡程度

五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。

采集角度

人脸相对于摄像头角度为正脸。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。

人脸识别技术在安防系统中承担着收集，传输和反馈数据的功能。首先，下行数据由前端设备记录，人脸识别摆闸，移动终端设备可以实时完成识别和结构化过程，人脸识别摆闸供应商，然后将视频流和标记数据发送回后台进行进一步的处理，将终结果传回管理层进行统一管理。想象一下，所有流程都是手工完成的，这不可避免地导致人力和物力资源的大量浪费。因此，在建立完善的城市安防系统的过程中，人脸识别技术构建的安防系统功不可没。

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