2018年1月，重庆市城乡建委发布《重庆市智慧小区评价标准》，标准构建了重庆市智慧小区评价指标体系，涵盖了通信基础设施、公共应用系统、家庭应用系统和小区公共服务平台四大部分，这其中，也包含了配备智慧门禁，成都智能人脸识别系统参考指标、家居安防等。以智慧门禁系统为例，包含了人脸识别、手机蓝牙开门、智能访客，成都智能人脸识别系统参考指标、可视对讲等多种先进技术。今年4月，合肥市住房保障和房产管理局为防止公租房转租、转借等行为，将在合肥市公租房项目中推行人脸识别系统，成都智能人脸识别系统参考指标。人脸识别系统可以应用于人脸识别门店，提供个性化的购物体验。成都智能人脸识别系统参考指标

人脸识别技术在闸机领域已经部署并推广了多种产品形态和解决方案植入。人是社会的主体，所有服务的本质都回归到对人的服务，人脸识别要解决的也是各行各业满足人的需求、规避人的风险、解决人的问题。技术逐渐成熟，尤其是深度学习技术带来的技术突破，使得人脸识别技术达到可应用的下限水平，人脸识别相关产品和系统非常多。虽然人脸产品种类繁多，不管业务应用多么繁杂，但万变不离其宗，客户通过人脸识别技术手段达到验证人的身份或识别人的身份的目的始终不变。双流区动态人脸识别系统功能人脸识别系统功能可以用于零售行业，例如用于识别顾客，提供个性化的购物体验和推荐。

伴随着人脸识别技术的不断发展，现已实现在进行识别的过程中不受日夜光线、模型、人像照片、视频等不利因素影响，人脸识别准确率基本上可达到99.7%。这跟传统的门禁系统相比，更为先进，更为智能与便捷。如在传统门禁系统下，进出小区需要先办理好门禁卡，登记指纹，记住密码等等流程。一旦面临更换住址时，这一系列的信息都需更改，比如指纹、门禁卡等。而智能人脸识别系统的应用，只需用户在社区物业管理处进行人脸信息录入进系统后台即可轻松进出社区。这种智慧化管理方式，可以极大的降低了社区管理的成本，提高了工作效率。

清华大学法学院教授劳东燕在看到一些小区改装门禁系统、要求业主扫码上传人脸等信息时，曾与相关街道、居委会及物业人员等人员交流“人脸信息保存在哪儿”，但得到的答复却是，“可能放在物业的局域网，又或者和有关部门的系统联网。”这种模棱两可的回复，让劳东燕社区人脸识别技术的引入可能存在安全隐患。“人脸识别技术本身存在不稳定性，数据保护也需要不断地升级，这可能会导致小区物业会缺乏动力和成本去进行专门的数据维护和管理。”劳东燕表示。人脸识别系统功能可以用于电子支付，例如用于识别用户进行支付，提高支付的安全性和便捷性。

人脸识别原理中提到了一些特征提取和分类算法，可以理解为浅层学习模型。浅层学习在一定规模下可以发挥很强的表达能力，但当数据量不断增加时，这些模型就会处于不好的状态。一般来说，数据量太大，模型不够复杂，无法覆盖所有数据。因此，深度学习是近年来特别热门的研究课题。基于大数据的深度学习将是人脸识别技术的主要趋势之一。深度学习往往包含更深层次的结构。级别越低，特征越简单，级别越高，特征越抽象，但越接近表达的意图。比如从字到词，到句子，到语义，都是一个深化的过程。这是典型的深层结构。回到图像分析的范畴，对于一张图片，比较低层的特征是像素，也就是0到255的矩阵。通过像素，我们无法了解图片中的目标是什么，但我们可以从像素中找到边缘特征，然后利用边缘特征组合不同的部分，终形成不同类型的目标。这是我们想要达到的目标。人脸识别管理系统的应用可以有效地识别和记录车牌信息，为车辆管理提供准确的数据支持。成华区性价比高的人脸识别系统参考指标

人脸识别管理系统与车牌识别管理系统的融合，可以实现对车辆进出的识别和管理，提高安全性和管理效率。成都智能人脸识别系统参考指标

人脸识别系统的研究始于20世纪60年代。80年代以后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，90年代初期真正的应用阶段是在90年代后期；近年来人工智能技术不断进步，人脸识别技术发展迅速。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种专业技术。它是一门综合性比较强的系统工程技术。人脸识别系统的研究始于20世纪60年代。80年代以后，随着计算机技术和光学成像技术的发展，90年代初期真正的应用阶段是在90年代后期；近年来人工智能技术不断进步，人脸识别技术发展迅速。“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种专业技术。它是一门综合性比较强的系统工程技术。 成都智能人脸识别系统参考指标

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