人脸图像：通过CCD图像传感器活性主动识别并人脸图像，当驾驶者面部在CCD图像传感器可图像位置范围内时，传感器会自动扫描并拍摄驾驶者的脸部图像.
人脸检测：在软件开发过程中应用于图像的标准化预处理，确定图像大小、位置、特征压缩、提取特征，从而降低网络运算的复杂性.
人脸图像的标准化预处理及特征提取：首先采用的是ORL人脸数据库，其中每一张都是112*92维的灰度图像.然后应用双立方灰度插值法，把人脸图像压缩成56*46的图像，将所有数据首尾相接排成一行，则可以得到一个2576维的行向量，智慧校园人脸识别，但并非所有向量元素都可以作为有效人脸特征元素输入，不仅会影响分析精度，也会影响分类器训练的运行速度.应用独立成分分析ICA从原始数据中提取独立成分并做降维处理，可从ORL人脸数据库的每一张提取56维的特征向量.运用y＝（x－MinValue）/（MaxValue－MinValue）公式，针对ICA降维提取后的特征向量元素做统一化处理，主要是为了它们都处于一个相似的动态范围内，便于输入分类器进行训练.
人脸图像匹配与识别：将输入的特征向量元素与数据库中所储存的特征数据进行检索匹配，输出数据匹配的结果.人脸识别是将通过CCD图像传感器形成的人脸特征图片与人脸数据库中已有的特征图片相比较，根据相似比判断被识别者的身份是否符合要求.
图像大小：人脸图像过小会影响识别效果，人脸图像过大会影响识别速度。非人脸识别摄像头常见规定的识别人脸像素为60*60或100*100以上。
在规定的图像大小内，算法更容易提升准确率和召回率。图像大小反映在实际应用场景就是人脸离摄像头的距离。图像分辨率：越低的图像分辨率越难识别。图像大小综合图像分辨率，直接影响摄像头识别距离。现4K摄像头看清人脸的远距离是10米，7K摄像头是20米。光照环境：过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。模糊程度：实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。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。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。
人脸识别产业链以人脸识别算法作为中间层 ，校园人脸识别门禁系统， 其上游为器件 、 通用硬件 、基础软件 ， 上游提供了人脸识别算法的输入 、 训练 、 开发和运行环境 ；
下游为设备和产品 ，校园人脸识别， 终体现为解决方案 ， 下游是人脸识别算法的产品形态 。从产业链上游来看 ， 国内厂商 （ 以华为 、 寒武纪为代表 ） 在芯片设计方面有较强实力 ， 在芯片制造方面 ， 除去手机等对芯片精密程度要求较高的设备 ，国内厂商具备制造芯片的能力 。但芯片的制造工艺以及基本元器件都被国外垄断 ， 成为制约上游厂商发展的瓶颈 。
从人脸识别算法层面来看 ， 国内厂商具备优势 ， 但数据隐私问题 、 人种 /地域带来的算法性能公平性问题 ，校园考勤中的人脸识别技术， 是国内厂商急需解决的问题 。产业链下游 ， 人脸识别应用越来越广泛 ， 甚至出现过度滥用用户隐私的事件 。攻击 、 非攻击对人脸识别系统安全性也提出了挑战 ， 用户隐私保护和安全性成为掣肘 ， 急需相关政策法规来规范市场 。
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