人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉識別智能化系統的設置并非千篇一律的，而應根據工程的實際情況，如工程規模、配套設施、市場定位、用戶對象、管理要求、規劃及平面布局等等因素，作出有針對性的設計。人臉識別可用于考勤管理。四川小區人臉識別系統

工地！沒有精細和規范的管理的工作場地，考勤！對于工地來說復雜多變！據說以前的工地就曾發生過各種考勤亂象，工人們上班遲到，代打卡等考勤亂象屢見不鮮，而且被抓到了也是各執一詞，死無對證，給工地管理帶來了很大的不便，出現很多不穩定的社會因素，嚴重擾亂社會安穩以及農民工權益保障以及企業利益損害！為此國家現階段重點推行勞務實名制，為的就是使工統一規范化，形成工地應有的秩序體制，解決上述一系列的不安穩因素！那么農民工實名制考勤設備，為什么選擇的是人臉識別技術的考勤機呢？那么小編就來講講這個問題！四川小區人臉識別系統人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，它屬于生物特征識別技術，是對本身的生物特征來區分生物體個體。

人臉識別技術，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和人臉，進而給出每個臉的位置、大小和各個主要面部的位置信息,并依據這些信息，進一步提取每個人臉中所蘊涵的身份特征，并將其與已知的人臉進行對比，從而識別每個人臉的身份的一系列相關技術。因而，人臉識別通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年代后期。2014年3月，香港中文大學信息工程系主任、中國科學院深圳先進技術研究院副院長湯曉鷗的團隊發布研究成果，基于原創的人臉識別算法，準確率達到98.52%，超越人眼識別能力（97.53%）。

智能建筑和智能住宅進一步將智能應用從社區引渡到家庭，這在實現居民的智能生活和提高他們的生活質量方面有著根本性的改進。在應用擴展方面，隨著智能社區技術的快速發展，無疑將進一步推動社區中“云”與“端”的結合，實現智能社區中隨時隨地、按需隨意的智能應用，人臉識別門禁就是的。人臉識別智能化系統的設置并非千篇一律的，而應根據工程的實際情況，如工程規模、配套設施、市場定位、用戶對象、管理要求、規劃及平面布局等等因素，作出有針對性的設計。人臉識別系統是不間斷長期運行工作的系統，所以系統的穩定性顯得尤為重要。

人臉識別門禁是基于先進的人臉識別技術，結合成熟的ID卡和指紋識別技術而推出的安全實用的門禁產品。產品采用分體式設計，人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識別及門禁控制內外分離，實用性高、安全可靠。系統采用網絡信息加密傳輸，支持遠程進行控制和管理，可應用于銀行、、公檢法、智能樓宇等重點區域的門禁安全控制。人臉識別智能化系統的設置并非千篇一律的，而應根據工程的實際情況，如工程規模、配套設施、市場定位、用戶對象、管理要求、規劃及平面布局等等因素，作出有針對性的設計。人臉數據只是一個縮影。廣東測溫人臉識別軟件

人臉識別產品推出了云考勤機，手機考勤機，以及閘機考勤機，還有勞工管理系統。四川小區人臉識別系統

人臉識別在特征提取算法方面，基于神經網絡讓機器模擬出人類大腦的學習過程，并通過卷積神經網絡模型和海量的圖片數據進行訓練，使生物識別的準確率大幅度提升。然而，由于深度學習需要應用大量的數據樣本和較長時間的訓練時間，對于整體運算環境要求也很高，目前所覆蓋的應用范圍不廣。很多市面上的人臉識別應用，還是以傳統的、成本較低的Local Binary Pattern（局部二元模式）算法為主。人臉識別智能化系統的設置并非千篇一律的，而應根據工程的實際情況，如工程規模、配套設施、市場定位、用戶對象、管理要求、規劃及平面布局等等因素，作出有針對性的設計。四川小區人臉識別系統

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