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介绍一下人脸识别门禁系统和设备实际应用给住户带来的影响。

人脸识别门禁系统以住户的面部数据作为识别特征，没有进行过登记的外来人员将无法通过系统认证进入小区内。可以有效限制小区住户以外的人员进出。

人脸识别门禁系统是基于多光源人脸识别技术、门禁控制技术等建立的信息管理系统。人脸具有性，人脸识别摆闸，人脸识别设备通过人脸信息可识别人员的身份，从而控制楼宇门打开，它的的出现使住户无需随身携带门禁卡即可方便出入，无关人员无法随意进出小区，住户的安全更有保证，可有效防止转租、转借等违规行为。

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，人脸识别摆闸图片，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。

人脸识别都有哪些识别方法

、几何特征的人脸识别方法：几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系（如相互之间的距离）。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

第二、基于特征脸（PCA）的人脸识别方法：特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，人脸识别摆闸厂家，KL变换是图像压缩的一种正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。