
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题,主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上,人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事AFR研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(KanadeTakeo)等。总体而言,这一阶段是人脸识别研究的初级阶段,非常重要的成果不是很多,也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1990s)高潮阶段
这一阶段尽管时间相对短暂,人脸识别器,但人脸识别却发展迅速,不但出现了很多经典的方法,还出现了若干商业化运作的人脸识别系统,比如Zui为知名的Visionics(现为 Identix)的 FaceIt 系统。 从技术方案上看,2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1990s末~现在)
人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题,主要包括以下四个方面的研究:
1)提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。
2)深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。
3)利用新的特征表示,人脸识别考勤机,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度学习方法。
4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。


在政府、教育、医院、社区、边检、金融、企业等场合的管理中,人脸识别摄像机,人脸识别均有的作用。特别是在建设“平安城市”、“平安社区”当中,人脸识别更是必不可少的项目。随着人脸数据库的逐步建立,特殊人群的行动管理已经可以纳入到社会统一管理层面,做到特殊人群的有效精准管理。


中国有4300万企业,而大多数企业采用传统刷咔门禁,只是单一的刷咔功能,不仅存在门卡易复刻易冒用的弊端,同时也并不具备物联网属性,无法满足企业智能化办公的需求。
如果人脸识别门禁只是一个端口,那么很难说是智能硬件,而一旦搭配“云”属性,则如虎添翼。说了这么些,落实到实处,比如有两点:
1.可以无缝对接考勤,这意味着刷脸开门的同时完成打卡。
2.所有的考勤流水记录一键生成,解放人事统计人员的工作量。

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