人脸识别系统的研究始于20世纪60年代，在90年后期真正进入初级的应用阶段则，“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、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用。
随着人工智能技术的不断成熟，人脸识别开始走进人们生活，“刷脸支付”已随处可见，安全高效的同时，带给了人们全新消费体验，受到年轻消费群体的追捧。除了“刷脸支付”，人脸识别在考勤方面也是大放光彩，多家高校成功升级改造，实现数字化管理。
在智慧校园人脸识别方案应用中可分为两个场景的触达：一是以人脸识别门禁构建校园安全的第一道防护网。二是以人脸识别终端设备对学生进行科学合理的管控：如课堂上的人脸识别考勤，按日周月生成门禁考勤统计报表；新生“刷脸”快速验证身份完成报到；对不同人群进出校园大门/图书馆场合等门禁分配不同时段的权限；考试时采用人脸识别技术在考生入考场时做人证比对，确保考生身份无误等。
深圳远景达F5人脸识别系统的流程设计主要包括：人脸图像采集与检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别，它不同于其他技术，外部环境光线处理能力、识别算法能力、图像识别处理能力和角度等都会影响人脸识别的最终效果，为了对此类外界因素做好处理就要求人脸识别算法需要不断进行自主学习，通过不断实践丰富人脸数据库，否则将影响智慧校园的最终体验。在实施方面它有两个关键点，一是前端用户人脸信息的采集与信息的关联，二是后端服务交付时对人脸信息的读取和平台策略的挂钩，而远景达基于丰富的项目实践经验已完全攻破难题，可满足最多几万人99.9%快速精准的动态人脸识别算法，无惧白天黑夜，以全方位构建大数据人脸库模型满足校园不同应用场景中”，智慧校园解决方案提供商—深圳远景达（RAKINDA）表示。总之，随着智慧化校园信息化管理水平的需求，近几年肯定有更多的学校将尝试部署人脸识别应用。如果您对此类应用方案感兴趣，欢迎来电咨询洽谈！
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