其实总体来说这是一套智慧工地的解决方案，工地扬尘检测系统+视频监控系统，工地人脸门禁考勤系统等形成一整套的智能化可视化智慧工地管理平台，那么如果集中到一起统一管理呢，这就需要平台厂家有比较强的研发实力了，需要将摄像机、扬尘、人脸门禁考勤等多个系统通过SDK接入同一个平台，深圳宙视达科技就有非常成熟的解决方案。并可以应用于建筑集团、监管单位总部对辖区多个建工地或者集团分布于全国的多个在建工地进行集中统一监管。有需要整体解决方案的可以私聊我。
人脸识别系统有哪些特点？
人脸识别的应用场景越来越多，如企业等各种场合出入口控制提出一种全方位解决方案。方案采用专业人脸识别门禁设备与管理平台结合的方式，可轻松将访客、巡更与不同地方（如别墅门禁、卧室门禁、密室门禁等） 、不同场合、不同防范级别的出入口控制系统进行统一管理和控制，有效提升安全方便性和管理效率。
特点：
1、非接触：人脸图像的采集不同于指纹、掌纹需要接触指掌纹专用采集设备，指掌纹的采集除了对设备有一定的磨损外，也不卫生，容易引起被采集者的反感，而人脸图像采集的设备是摄像头，无须接触。
2、非侵扰：人脸照片的采集可使用摄像头自动拍照，无须工作人员干预，也无须被采集者配合，只需以正常状态经过摄像头前即可。
3、友好：人脸是一个人出生之后暴露在外的生物特征，因此它的隐私性并不像指掌纹、虹膜那样强，因此人脸的采集并不像指掌纹采集那样难以让人接受。
4、直观：我们判断一个人是谁，通过看这个人的脸就是最直观的方式，不像指掌纹、虹膜等需要相关领域专家才可以判别。宇 松 科技 人脸识别为您解答！
5、快速：从摄像头监控区域进行人脸的采集是非常快速的，因为它的非干预性和非接触性，让人脸采集的时间大大缩短。
6、简便：人脸采集前端设备——摄像头随处可见，它不是专用设备，因此简单易操作。
7、可扩展性好：它的采集端完全可以采用现有视频监控系统的摄像设备，后端应用的扩展性决定了人脸识别可以应用在出入控制、黑名单监控、人脸照片搜索等多领域。
人脸识别的原理是什么？你如何评价？
蚂蚁科学
最近，许多手机推出了人脸解锁的功能。
此外，
1.人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门等（企业、住宅安全和管理）
2.如利用人脸识别系统和网络，在全国范围内搜捕逃犯（公安、司法和刑侦）
......人脸识别前景广阔
其原理是什么呢？
人脸识别，作为一项新兴的生物技术，其环节无非有三：
1.建立人像档案
2.读取人像
3.前面的两者的比对
最核心的东西，就是其中的识别算法。
主流的人脸识别技术基本上可以归结为三类，即：基于几何特征的方法、基于模板的方法和基于模型的方法。
1.基于几何特征的方法
人脸上的眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛等，既是人们的共性，同时也是区分个体的关键（因为其大小、形状等不尽相同）。
机器通过对图像处理，得到对这些图像的集合特征描述（比如根据你的鼻子的显著特点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等）
当然，这些处理，会导致一些局部特征信息的丢失。
所以需要做出改进。
2.基于模板的方法
比如特征脸方法、线性判别分析方法、奇异值分解方法、神经网络方法等
特征脸法：（有许多改进方法，常与基于几何特征的方法结合）
特征脸法的基本思想，便是搜集大量的图像进行分析，寻找人脸图像分布的基本元素，即人脸图像样本集协方差矩阵的特征向量，以此近似地表征人脸图像。
神经网络方法：
神经网络（又称人工神经网络），是一种运算模型，由大量的节点以及它们之间的联接构成。每个节点代表一个函数，而联接则代表权重。
这玩意儿是人们对人脑神经网络工作方式抽象的一个产物，所以加了个“人工”来区别。
按照其反馈的机制，又可以分为前馈网络、递归网络等。
12年之前，运用于人脸识别的神经网络中类有前馈、递归等。
而后，深度学习基于大数据的卷积神经网络取得了更大的成果
（Yale人脸数据库）
3.基于模型的方法
有基于隐马尔柯夫模型，主动形状模型和主动外观模型的方法等。
4......
以上的介绍可以说相当粗略，有关图像处理的细节（比如预处理的方式，如下图），
（图像二值化后的效果）
（直方图均衡化后的效果）
或是算法的细节（比如如何在一张人像中找到一个人的鼻子）等没有过多提及。
参考资料：
[1]姜贺. 基于几何特征的人脸识别算法的研究[D].大连理工大学,2008.
[2]赵显达,黄欢.基于卷积神经网络的人脸识别的研究[J].信息技术,2018(09):15-19+23.
[3]丹尼布里茨《理解NLP的卷积神经网络》
http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp/
[4]《人脸识别主要算法原理》https://blog.csdn.net/amds123/article/details/72742578
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