为了后续更识人眼位置，我们需要提前使用脸部分类器检测出疑似人脸的位置，再用人眼分类器检测出粗略的眼睛位置，并将眼部及其周围部分截取下来，剩余部分不作处理.
目前的检测脸部的方法主要分为两个类：基于基础知识和基于统计的检测.前者通过提取眼睛、嘴巴、鼻子等各特征信息，结合与人脸之间相对位置检测.后者则将人脸看做一个二维像素矩阵，通过大量的人脸部图像构造样本空间，终根据相似度来判断是否有人脸存在.
这两种检测框架又分别发展了许多方法，本项目使用的是基于统计检测方法中的神经网络算法.由于这种方法需要大量的训练才能够使用，而训练分类器需要大量的计算以及时间，门禁人脸识别系统，除此之外，我们项目中样本比较少所导致的训练不会造成脸部识别错误.因此选择已经训练好的分类器模板，直接运用到视频帧中来获得所需的人脸区域.OpenCV开源的第三方跨平台计算机视觉库中提供的人脸识别分类器，刚好满足项目需求，所以我们在该步骤中，选择调用其中的Haar分类器完成.
近年来随着深度学习的发展 ， 人脸识别技术取得了突破性进步 ， 范围内相关研究团队众多 ， 以中美俄日欧等国家和地区较为 。根据 NISTFR 町2020 年 10 月的测试结果 ，人脸识别系统， 10 的算法半数以上来自中国 。
虽然各国的人脸识别算法有性能上的差异 ， 但差距并不大 。以 FR 町 VISA测试集为例 ，考勤人脸识别系统， 百万分之一误报对应正确率前 30 厂家性能都已超过或者接近99% 。人脸识别的技术发展已由注重算法精度提升向以改善实际应用效果的方向转变 ， 并出现了以下应用趋势 。由简单场景向复杂场景转变。简单场景人脸识别精度趋于饱和已经成为业界的共识 ， 业界将注意力转移到复杂场景人脸识别问题并表现在具体应用场景上 。从高分辨率 、 小姿态 、 光照适中的人脸卡口场景转变到低分辨率 、 大姿态 、 低照度 、 模糊等低画质开放式场景 ， 这对人脸识别算法适应能力提出了新的挑战 ， 也是业界努力提升的方向 。
3D 人脸成为配合式应用的重要方向，随着 2017 年 iPhone X 将 Face ID 引入手机端 ， 3D 人脸识别技术逐渐成为手机厂商旗舰机型的标准配置 。相比于 2D 人脸 ， 3D 人脸包含更为丰富的人脸信息 ， 对旋转 、 遮挡 、 光照 、 照片攻击等具有更好的抗干扰能力 。在以门禁考勤 、 金融支付为代表近距离配合式应用中 3D 人脸逐渐成为常用的技术解决手段 。
无论在日常生活的小区里，还是办公室或工厂，门禁已经成为一项必需的配置.而在中国大多数的门禁系统是以卡、钥匙、范文、指纹为识别方式，在使用过程中经常会出现一些情况，比如用户双手均提有物品、遗失门禁卡、忘记范文、使用范文等.这时，如果将门禁系统的识别方式升级为人脸识别，上述问题便能成功避免.
在NEC等厂商的相关技术研发和市场推动下，人脸识别门禁正逐渐成为国内“智慧小区”的标配.同时，也有越来越多的企业用户选择使用人脸识别门禁对员工的出入进行管理，特别是越来越重视信息安全的工厂重点区域，需要严防无关人员的进入.
如今，人脸识别门禁系统能够将人脸识别技术与门禁系统二者组合，用户的脸就能当“钥匙”，不但能够省去兜揣钥匙、钱包装卡的麻烦，人脸识别系统方案，也能为小区建设门禁系统节省很大的成本，而且安全性也得到提升，管理也变得更加简单：用户不会再因为丢失了门锁、钥匙、门禁卡而烦恼，物业公司也可以很快捷地形成出入记录备案，一旦发生问题，可以立即调取记录，锁定嫌疑人.
实际上除了安防领域外，NEC的人脸识别技术已能为银行、证券、保险、、企业、建筑工地、零售、家电、手机、范文等诸多领域，并获得了客户的一致赞誉.
而作为人脸识别技术的先驱，NEC 将继续致力于人脸识别技术的研究与开发，比如通过摄像头或更多的其他监控环节来获取影像，再将图像扫描到NeoFace面部识别系统进行处理.随着中国人脸识别技术市场的不断扩展，NEC的相关团队也将通过算法优化、主动学习来不断提升市场竞争力.
人脸识别系统-门禁人脸识别系统-谷华科技(诚信商家)由湖北谷华科技有限公司提供。湖北谷华科技有限公司拥有很好的服务与产品，不断地受到新老用户及业内人士的肯定和信任。我们公司是商盟认证会员，点击页面的商盟客服图标，可以直接与我们客服人员对话，愿我们今后的合作愉快！