人脸识别调研报告(共20篇)
人脸识别应用公众调研报告
11
12
值得注意的是，更多居住在北上广深、省会城市等二线城市的受访者认为人脸识 别技术当前有被滥用的趋势。这或许与这些地区的人脸识别应用更加普及有关。
13
不同学历的受访者对“是否被滥用”的看法也有差别。除了小学及以下的受访者， 学历越高，越认为当前人脸识别技术有被滥用的趋势。
5
6
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
三 受访者关注人脸信息泄露、
在此前的App违法违规收集使用个人信息专项治理行动中，App强制超范围收集 个人信息的问题较为突出。为了调研这一问题是否在人脸识别场景下同样存在，课题 组也要求受访者反馈是否遇到过强制使用。结果显示，在“交通安检”场景中遇到强制 人脸识别的受访者最多（27.39%）。其他人数较多的场景还包括“实名登记”（26.42%） 、“开户销户”（25.94%）、“支付转账”（25.81%）、门禁考勤（21.76%）。
1
数据显示，公众对人脸识别整体持认可态度整体，但对于部分侵犯性较强的应用 感到无法接受。“总体利大于弊，推广应用时仍需注重风险，保障用户知情和选择权”， 是受访者的主流观点。
2
— 九成以上受访者用过人脸识别 “刷脸支付”最为普及
课题组在问卷中列出了常见的10大类人脸识别场景，分别是： 支付转账（如刷脸支付、转账提现等） 开户销户（如银行开户、开店、开播、注销等环节） 实名登记（如酒店入住、购票抢票等） 解锁解密（如解锁手机、开启未成年人模式、解密私人相册等） 换脸娱乐（如换脸、算命等软件） 政府办事（如工商注册、个人报税、福利发放等） 交通安检（如飞机场、火车站进站人脸识别等） 门禁考勤（如小区、公园门禁、公司人脸识别考勤等） 校园/在线教育（如查看抬头率、刷脸签到等） 公共安全监管（如闯红灯识别、大型活动安检等）
人脸识别可行性研究报告
人脸识别可行性研究报告人脸识别可行性研究报告（一）随着技术的不断发展，人脸识别逐渐成为了一个备受关注的话题。
人脸识别是一种基于图像或视频中的人脸特征进行身份验证和识别的技术。
它能够在无需人工干预的情况下，自动地完成对个体身份的识别，因而在现代社会具有广泛的应用前景。
然而，在应用人脸识别技术之前，我们需要进行一系列的可行性研究，以确保该技术能够正常运作且满足实际需求。
首先，我们需要考虑的是人脸识别技术的准确性和可靠性。
人脸识别技术的主要目标是能够准确地识别和区分不同的人脸特征。
因此，在进行人脸识别技术的可行性研究时，我们需要评估其在不同场景和光照条件下的准确性，以及对面部表情、姿态等变化的适应能力。
只有在准确性和可靠性方面能够得出令人满意的结果，我们才能认为人脸识别技术在实际应用中具有可行性。
其次，人脸识别技术还需要考虑到隐私和安全性问题。
在现代社会中，随着人们对隐私的日益重视，我们需要确保人脸识别技术能够合理地使用个人信息，并采取措施保护用户的隐私。
此外，为了防止人脸识别技术被用于非法或恶意用途，我们还需要进行相关的安全性评估和防护措施的制定。
只有在隐私和安全性方面得到有效解决，我们才能放心地应用人脸识别技术。
另外，人脸识别技术的可行性还涉及到成本和资源的考量。
从技术的角度来看，人脸识别技术不断发展，但其设备和系统的成本仍然较高。
我们需要评估人脸识别技术的投资回报率，以确定其在实际应用中是否经济可行。
此外，还需要考虑到系统的可拓展性和稳定性等因素，确保系统能够长期稳定地运行，并能够满足大规模应用的需求。
最后，人脸识别技术的可行性还需要考虑到法律和道义的因素。
在不同的地区和国家，法律对于人脸识别技术的应用和数据收集有各种不同的规定。
在进行人脸识别技术的可行性研究时，我们需要确保该技术的应用符合当地的法律法规，并且能够保障数据的合法、合规使用。
同时，我们也需要思考人脸识别技术的应用是否违背了道德原则，以及是否引发了社会和伦理方面的争议。
人脸识别研究报告
人脸识别研究报告一、引言人脸识别技术作为当前热门的研究领域之一，正以惊人的速度改变着我们的生活和社会。
从手机解锁到支付认证，从门禁系统到安防监控，人脸识别技术的应用场景日益广泛。
然而，要深入理解人脸识别技术，我们需要从多个方面进行探讨。
二、人脸识别技术的原理人脸识别技术的核心在于对人脸特征的提取和识别。
首先，通过摄像头获取人脸图像，然后运用图像处理技术对图像进行预处理，包括去噪、增强对比度等操作，以提高图像质量。
接下来，使用特征提取算法从人脸图像中提取出具有代表性的特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的形状和位置等。
这些特征被转化为数字向量，以便计算机进行处理和比较。
在识别过程中，将待识别的人脸特征向量与数据库中已存储的人脸特征向量进行比对，通过计算相似度来判断是否为同一人。
常用的识别算法包括基于几何特征的方法、基于模板匹配的方法、基于特征脸的方法以及基于深度学习的方法等。
三、人脸识别技术的优势1、便捷性用户无需携带额外的身份凭证，只需面对摄像头即可完成身份验证，大大提高了使用的便捷性。
2、准确性随着技术的不断发展，人脸识别的准确率越来越高，能够有效区分不同的个体。
3、非接触性无需与设备直接接触，减少了因接触而传播疾病的风险。
4、实时性能够在短时间内完成识别过程，实现实时响应。
四、人脸识别技术面临的挑战1、光照和姿态变化不同的光照条件和人脸姿态会对识别效果产生较大影响，导致识别准确率下降。
2、面部遮挡佩戴口罩、眼镜、帽子等物品可能会遮挡部分面部特征，增加识别难度。
3、年龄变化随着时间的推移，人的面部特征会发生一定的变化，这可能会影响长期的识别效果。
4、数据安全和隐私问题大量的人脸数据被采集和存储，如何保障这些数据的安全和用户的隐私成为重要问题。
五、人脸识别技术的应用领域1、安防领域在机场、车站、商场等公共场所，人脸识别技术可以用于监控和追踪可疑人员，提高公共安全水平。
2、金融领域银行、证券等金融机构可以利用人脸识别技术进行客户身份验证，提高业务办理的安全性和效率。
人脸识别市场调研报告
人脸识别市场调研报告人脸识别市场调研报告一、概述人脸识别技术是一种通过计算机系统识别面部图像从而识别出个体身份的生物识别技术。
近年来，随着科技的发展和人工智能的普及，人脸识别技术被广泛应用于各个领域，如安全监测、金融支付、智能门禁等。
本报告将对人脸识别市场进行调研分析，探讨其现状和发展趋势。
二、市场现状人脸识别市场正处于快速发展的阶段。
根据市场研究公司的数据显示，2019年全球人脸识别市场规模已达到100亿美元，预计到2025年将达到200亿美元。
人脸识别技术在公安安防领域有着广泛应用，如刑事侦查、边境口岸安检等，占据了市场的相当大份额。
三、应用领域1. 公安安防领域：人脸识别技术在公安领域的应用非常广泛，可以帮助警方追捕犯罪嫌疑人、找回失踪人口等。
2. 移动支付领域：随着智能手机的普及，人脸支付成为了一种便捷的支付方式，不需要携带银行卡或手机，只需通过人脸识别即可完成支付。
3. 智能门禁领域：人脸识别技术可以实现无感知的门禁系统，提高出入门禁的安全性和便利性。
4. 人力资源管理领域：人脸识别技术可以帮助企业进行员工考勤、打卡等管理工作，提高工作效率和减少人工成本。
5. 人脸检索领域：人脸识别技术可以帮助警方在海量视频监控画面中快速检索目标人物，大大提高了侦查效率。
四、市场发展趋势1. 智能化：随着人工智能技术的发展和应用，人脸识别技术将越来越智能化，能够实现更准确、更迅速的人脸识别。
2. 多元化应用：人脸识别技术在各个领域都有广泛应用，随着技术的成熟和降低成本，其应用场景将越来越多元化。
3. 隐私保护：随着人脸识别技术的普及，隐私保护问题也越来越受到关注。
相关法律法规会逐步完善，加强对人脸识别技术的监管和保护。
4. 国际市场拓展：中国的人脸识别技术在全球范围内处于领先地位，随着国内市场的饱和，企业将会加大对国际市场的拓展。
五、市场竞争格局目前，人脸识别市场主要由一些大型科技公司和初创企业主导。
人脸识别专业调研报告
人脸识别专业调研报告人脸识别专业调研报告人脸识别是一种基于人脸的生物特征进行身份鉴别和验证的技术。
随着科技的不断发展，人脸识别在各个领域得到了广泛应用。
本次调研旨在了解人脸识别专业的发展概况。
首先，人脸识别专业在教育领域得到了广泛关注。
越来越多的高校开始设立专业课程，培养人脸识别相关的专业人才。
人脸识别技术已经成为计算机科学和工程学院中重要的教学内容，培养了大量的人才供应。
同时，学术界也对人脸识别的算法和模型进行深入研究，推动了人脸识别技术的不断创新和进步。
其次，人脸识别作为一项前沿技术，得到了各个行业的广泛应用。
在安全领域，人脸识别技术被应用于公共交通管理、边境安检、视频监控等方面，大大提高了公共安全水平。
在金融领域，人脸识别技术被应用于身份认证、银行卡支付等场景，提高了交易的安全性和便利性。
在智能手机和智能家居领域，人脸识别技术被用于解锁手机、智能家电的操作等，提升了用户体验。
可以说，人脸识别专业的发展不仅推动了科技进步，也给各行各业带来了许多便利和改变。
然而，人脸识别技术也存在着一些问题和挑战。
首先是隐私问题。
人脸识别技术需要大量的个人生物特征数据，因此存在着隐私泄露的风险。
如何保障用户的隐私和数据安全成为了亟待解决的问题。
其次是数据源的全面性和普遍性。
目前，人脸识别技术主要依赖于录入的人脸数据进行识别，然而数据源的全面性和普遍性存在一定的局限性，可能导致识别准确率下降。
因此，如何建立全面、准确、大规模的人脸库是一个重要的研究方向。
综上所述，人脸识别专业在教育和应用领域都取得了许多进展，为社会发展做出了巨大贡献。
然而，人脸识别技术仍面临一些问题和挑战，需要不断的研究和创新来解决。
相信随着科技的不断进步，人脸识别技术将在未来发展中发挥更加重要的作用。
2023年人脸识别行业市场调研报告
2023年人脸识别行业市场调研报告随着人工智能技术的迅速发展，人脸识别技术也得到了广泛的应用。
据市场调研数据显示，全球人脸识别技术市场规模正在不断扩大，预计到2022年将达到187.1亿美元。
本文将就人脸识别行业发展现状、市场分析、主要应用领域及未来趋势等方面进行梳理和分析。
一、发展现状1.1 技术进步人脸识别技术已经从早期的2D识别发展到3D、4D和多模态融合等高级技术，视觉识别层次更高，识别准确率明显提升。
同时，人脸识别技术也在不断改良和优化，如去除光照、口罩的影响，提高复杂环境的识别率等等。
1.2 应用领域越来越广泛目前，人脸识别技术已在银行、公安、工业、交通、医疗等多个应用领域得到应用，在实现身份识别、安全监控、人脸支付、人员管理等方面具有重要作用。
1.3 竞争加剧人脸识别技术市场的迅速增长也吸引了众多企业和创业公司的入局，如百度、腾讯、阿里、华为等大公司，以及旷视科技、商汤科技、旗下科技等创业公司，市场竞争日益激烈。
二、市场分析2.1 成长潜力巨大人脸识别技术正逐渐透过安防、智能家居，向支付、金融、出行、营销、医疗、零售等领域扩展，市场需求旺盛，突显出它的巨大成长潜力。
2.2 开放合作走向随着技术进步，研发与投资需求增长，市场上不同规模的企业间合作与互动，也是未来市场发展的必然趋势。
2.3 智能化水平提升随着更细分、更复杂的场景需求增加，人脸识别技术算法智能化水平提升，推动人脸识别技术应用场景不断拓展。
三、主要应用领域3.1 安防领域在安全领域，人脸识别技术早已得到应用，由于可以提供更高的自动化、追踪和识别准确率，其应用范围也越来越广泛，如相似人脸预警、闸机通行、枪械识别等。
3.2 金融领域在金融领域，人脸识别技术被广泛应用于身份验证、ATM机提款、支付宝人脸支付等领域，可以大幅度提高用户使用金融产品的安全性和便捷性。
3.3 教育领域在教育领域，人脸识别技术也被应用于考勤、监考、防作弊、校园安全等方面，能够极大提高教育管理效率，维护校园的安全环境。
人脸识别行业研究报告
人脸识别行业研究报告一、引言人脸识别技术作为当下热门的前沿科技之一，正以惊人的速度改变着我们的生活和社会运行方式。
从智能手机的解锁到机场的安检，从金融交易的认证到城市治安的监控，人脸识别技术的应用场景日益广泛。
然而，在其带来便利的同时，也引发了一系列关于隐私保护、数据安全和伦理道德的讨论。
二、人脸识别技术的原理和发展历程人脸识别技术主要基于计算机视觉和模式识别原理，通过对人脸图像的采集、特征提取和比对来实现身份识别。
其发展历程可以追溯到上世纪 60 年代，早期的研究主要集中在简单的面部特征提取和匹配。
随着计算机技术的飞速发展，特别是深度学习算法的出现，人脸识别技术的准确率和效率得到了极大提升。
在深度学习时代，卷积神经网络（CNN）成为了人脸识别的主流算法。
通过大量的人脸数据进行训练，模型能够学习到人脸的深层次特征，从而实现更加准确和鲁棒的识别。
三、人脸识别技术的应用领域（一）安防领域在安防领域，人脸识别技术发挥着重要作用。
例如，在机场、火车站等重要交通枢纽，通过人脸识别系统可以快速准确地识别可疑人员，提高安检效率和安全性。
在城市监控中，人脸识别能够帮助警方追踪犯罪嫌疑人，及时发现和处理违法犯罪行为。
（二）金融领域金融行业对身份认证的要求极高。
人脸识别技术可以用于银行开户、支付认证、贷款审批等业务，有效降低欺诈风险，提高金融服务的便捷性和安全性。
（三）消费领域在零售行业，人脸识别可以实现无接触支付，为消费者提供更加便捷的购物体验。
此外，一些商场和店铺还利用人脸识别进行客户分析和精准营销。
（四）教育领域在学校，人脸识别可以用于考勤管理、考试认证等方面，提高管理效率，保障教育公平。
四、人脸识别技术的优势和局限性（一）优势1、高效便捷无需用户进行繁琐的操作，只需面对摄像头即可完成身份识别，大大提高了认证的效率。
2、准确性高深度学习算法的应用使得人脸识别的准确率能够达到较高水平，甚至超过人类的识别能力。
3、非接触式避免了接触式认证方式可能带来的卫生问题和设备损耗。
人脸识别技术行业发展研究报告范文
人脸识别技术行业发展研究报告范文一、技术概述人脸识别技术是通过对人脸的特征进行提取和比对，实现对个体身份的识别和验证的一种生物特征识别技术。
作为一种广泛应用于安防、金融、教育等领域的技术，人脸识别技术已经取得了长足的发展。
二、技术发展历程人脸识别技术起源于20世纪60年代，但直到近年来才取得了突破性的发展。
随着计算机视觉、模式识别、深度学习等技术的不断进步，人脸识别技术取得了重大突破。
从最早的基于线性代数的Eigenface方法，到后来的局部特征分析、稠密特征提取等算法的出现，人脸识别技术呈现出了越来越高的准确性和鲁棒性。
三、市场现状当前，人脸识别技术市场正处于快速发展阶段。
安防、金融、零售等领域对于人脸识别技术的需求日益增加。
据市场调研报告显示，全球人脸识别技术市场规模在2020年已达到200亿美元，并预计在未来几年内将保持持续增长。
四、技术应用人脸识别技术广泛应用于公安安防领域，如出入口门禁、身份验证、犯罪追踪等。
同时，在金融领域也得到了广泛应用，如银行的自动柜员机、移动支付等。
此外，人脸识别技术还在教育领域被用于考勤管理、学生身份验证等方面。
五、技术挑战尽管人脸识别技术在各个领域都取得了显著的进展，但仍存在一些挑战。
首先，光照、角度、表情等因素对人脸识别的影响较大，尤其是在复杂环境下识别率较低。
其次，隐私和安全问题也是人脸识别技术面临的挑战，在数据采集、存储和传输过程中存在潜在风险。
六、技术发展趋势未来，人脸识别技术将朝着更高的准确性和鲁棒性方向发展。
一方面，随着深度学习等技术的不断突破，人脸识别的误识率将进一步降低。
另一方面，随着人工智能、大数据等技术的发展，将实现更复杂场景下的人脸识别。
七、技术的道德和法律问题人脸识别技术的广泛应用也引发了一系列的道德和法律问题。
一方面，人们对于个人隐私的担忧逐渐增加，如何保护个人信息安全成为了亟待解决的问题。
另一方面，人脸识别技术在安全领域的应用也引发了对于滥用和侵害个人权益的担忧。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
人脸识别调研报告（共20篇）人脸识别调研报告（共20篇）第1篇人脸识别小结人脸识别总结一.概述生物特征识别技术包括人脸识别.指纹识别.语音识别.表情分析及理解.虹膜识别等人脸识别的实质就是借助计算机工具来分析人脸面部图像，采用不同的特征表示方法提取有效地人脸特征，是可用来辨识身份的一门自动处理技术，常见重要应用案例包括银行和军事重地的自动门禁系统.智能人脸监控系统.用于公共交通体系中安检系统的嫌疑人自动识别系统.网络服务中的在线验证系统等。
产生不同个体较大差异性的内在因素主要有种族.性别.年龄.心理等。
外在因素主要有光照变化.角度偏转.姿态.噪声千扰.遮挡.以及化妆遮挡物等。
18世纪,就有一篇依据人脸特征信息进行身份鉴别的文章发表在Nature上,开启了近代最早的人脸识别研宄，最早的自动人脸识别系统是由Chan和Bledsoe创于1965年人脸识别包括四个主要步骤图像预处理.人脸检测.面部特征提取和分类识别。
二.研究领域1.身份验证领域通过人脸识别技术来判断和鉴别当前用户是否合法或者具备相应的功能权限，例如年__奥运所采用的人脸识别系统。
2.智能视频监控领域，例如车站安装智能监控系统,该系统中加入了人脸识别技术以捕捉人群中的可疑罪犯。
3.人机交互领，例如人脸面部为视觉系统提供了最为主要的特征信息。
三.人脸识别方法及其算法（一）方法分类可以分为基于几何特征的人脸识别.基于弹性图匹配的人脸识别.基于子空间分析的人脸识别.基于神经网络的人脸识别.基于隐马尔可夫模型等。
经典的特征脸“Eigenface”就是该时期由麻省理工学院的M.Turk和A.Pentlaiid提出的，采用PCA变换对原始图像进行降维处理,然后再进行分类识别。
P .Belhumeur等提出的Fisherfaces人脸也被广泛应用在人脸识别中。
90年代中后期,出现了一种基于动态连接结构Dynamic Link Architecture的弹性图匹配Elastic GraphMatching识别方法。
90年代末支持向量机被应用到人脸识别技术中。
（二）流行算法主要分为等距离映射_Isometrical Mapping,简称 ISOMAP.局部线性嵌入Locally LinearEmbedding,简称LLE.拉普拉斯算子特征映射Laplacian Eigenmaps.拉普拉斯脸Laplacianface方法。
基于拉普拉斯Belkin M等提出局部投影LPP方法。
近期算法包括基于稀疏表示的人脸识别方法Sparserepresentation recognition, SRC 针对此识别方法还出现了较多的改进模型,典型的有l 基于Gabor的稀疏表示 l 基于Metaface的稀疏表示等（三）难点1.人脸图像的成像条件包括较大的随机性光照变化.姿态变换.表情变化.发型改变.化妆.以及遮挡等复杂条件2.人脸面部图像的复杂的三维结构属性包括线性结构和非线性结构3.人脸图像数据的维数问题4.不同个体间的面部特征的差异性四.人脸特征提取研究（一）人脸特征提取和识别算法分类基于统计方法基于几何方法（二）具体实现主成分分析principal ponent analysis, PCA是一种典型的数据处理和数据降维方法l Sirovich和Kirby首先研究人脸降维过程，采用基于镜像脸的技术 l M.Turk_提出了基于PCA表示的特征脸的概念 Fisher线性判别方法也是人工智能和模式识别领域中的重要方法之一l Foley和Sammon提出了基于Sammon最佳鉴别平面的技术l Duchene和Leclercq提出了针对多类问题的Foley-Sammon最佳鉴别矢量集的求解公式l Turk和Pentland提出了基于特征脸的特征提取方法 l Kittler又提出了基于Fisher鉴别准则的提取面部特征方法 l Hong和Yang提出了采用SVD进行特征提取方法 l Cheng等改进并提出了一种新的相似性鉴别准则l Liu等提出了基于最佳鉴别广义平面和最佳鉴别广义矢量集的一系列特征提取方法 l 郭等在此基础上提出了改进的最佳鉴别矢量方法 l 吴等又改进了广义最佳鉴别矢量方法基于模型的特征提取方法l Ka等首次提出了主动轮廊线模型Active Contour Model,ACM, ACM也被称为Snake模型l Lee等提出了一种改进Snake模型的方法,改进方法是由正面和侧面结构化特征来对面部进行特征点定位基于统计参数化模型的主动形状模型Active Shape Model, ASM l 优势在于它不仅能有效地定位和提取目标物体的外部轮廓信息,而且能提取目标物体的内部轮廓和形状特征l Cootes等在ASM基础上提出了主动表观模型 Active AppearanceModel,AAM（三）需要解决的问题1.根据奇异值分解原理可以得到人脸图像的奇异值向量所在的基空间矩阵是由人脸图像本身决定的。
2.当光照.姿态.表情变化以及遮挡等复杂条件下,人脸的表象会产生较大变化, 从而造成人脸识别系统的性能下降。
3.需要构造一种能有效描述目标纹理特性的局部纹理轮廓模型,进一步提高模型的特征点定位精度。
第2篇银行用人脸识别银行人脸识别运用银行是国家货币流通的主要场所，业务中涉及大量现金.有价证券及贵重物品，因而银行的安全一直以来都是国家安全防范的重点。
近年来，金融行业市场发展迅猛，随着营业网点.ATM机.银行资金流动等的增多，银行安防系统所面临的挑战越来越大。
为加强对银行.储蓄所.金库.贵重物品集中场所的安全防范，银行越来越重视技防的作用，作为防止犯罪发生的有效途径，双门互锁门禁系统也应运而生。
目前市场上的双门互锁门禁系统大都采用读卡或者指纹的身份验证方式，由于这两种方式都存在一定的安全隐患或不足，因而人脸识别技术的应用受到用户关注。
双门互锁系统是指两道门具有互锁联动的功能，即当一道门被打开时，另一道门则打不开，只有当两道门都关上时，才能打开其中的任一道门。
根据银行营业场所风险等级和防护级别的规定等相关银行安全管理规范，储蓄网点等现金柜台的进出口必需设置两道门，而且员工在进入第一道门后必需要按照规范锁好第一道门才能进入第二道门，如进入第一道门后没有按要求关好此道门，员工将不能进入第二道门，从而更好地防止犯罪分子尾随作案。
目前，市场上的双门互锁门禁系统大都采用读卡或者指纹的身份验证方式，但是这两种身份验证方式均存在一定的安全隐患。
例如磁卡和智能IC卡均容易被复制，窃取，丢失，它们作为验证模式已经不能满足日益增长的安全需要。
而指纹门禁虽然成本低，但是对某类人群的适应性很差，例如指纹不清晰，有磨损等，同时在指纹上有油渍，水渍，蜕皮等情况下，指纹识别的误差也是很大的。
另外，由于多年来指纹一直被当成辨识犯罪的工具，部分人会因为指纹被采集而在心理上产生抵触情绪。
而人脸识别利用人的面部特征进行身份辨识，友好，直观，不需要人的刻意配合，是目前所有生物识别技术中对使用者影响最小的，准确性也高。
更为可贵的是，有人脸识别门禁摄像头采集的人脸图像，也可为事后调查提供最直观的证据，因此，用人脸识别技术取代双门互锁系统中的读卡或者指纹的验证方式，是实现银行营业厅出入控制的一种最佳的选择。
人脸识别安全性更高人脸识别技术上划分为11比对和1N比对，对于银行可采用智能卡与人脸识别11比对方式相结合，其优势是双重的验证机制。
首先需要智能IC卡或者ID卡验证，验证通过之后，进行人脸识别验证，人脸识别验证通过之后，才能开门。
与单纯的采用智能卡的门禁系统相比，安全性更高，适合银行这样的高安全性场所使用。
根据目前银行营业厅等重要场所的实际情况，可以设计安全通道门，由两道带人脸识别装备的防盗门.一台两门联动控制器等组成。
其工作原理是首先在管理系统中注册人员，注册时每人分配一张IC卡或者ID卡，将人员的注册信息和人员图像注册到联动控制器中。
以从公共区进入安全区为例，正常使用时，当人脸在门1的人脸识别上验证时，首先联动控制器查询门2是否闭合，如果门2处于开启状态，则拒绝在门1处进行验证，只有当门2闭合，才允许启动验证。
验证时，先刷卡，同时人脸识别摄像头会捕获一张图像，将卡号信息和图像传输至联动控制器中，控制器根据卡号信息找到注册时的图像，与捕获的图像进行比对识别，比对通过则控制器控制电锁开启，关上门1，在门2处重复上述的验证步骤。
在一些特殊情况下，比如卡丢失，员工需要进行挂失，重新补卡才能使用该系统；如果是有入侵者胁迫开门的情况，员工会使用胁迫开门功能，同时向后台管理系统报警，监控中心的人员在管理系统的实时监控中获取警情，可以采取相关报警动作;如果是多人脸识别，系统允许一定时间内，多人相继验证通过，系统才会开门。
智能化管理通过管理电脑对进出人员的权限，进出时间以及进入方式进行管理。
并同时存储相应数据，以备事后查询。
多人脸识别开门功能在重要的区域，系统可以设置同时多个人脸识别（两人以上）才能开门的方式，即打开一道门要有多人同时在规定时间内通过人脸识别验证后，门才能打开。
优势综上所述，使用本方案有以下几个方面的优点。
第一，使安全防范级别得到有效提升。
在原有智能卡门禁系统上融入人脸识别技术，可有效防止盗取他人智能卡或者监守自盗现象的发生，是原有出入控制系统安全防范级别的有效提升。
第二，能与CCTV系统无缝结合。
随着人们安防要求的逐渐提高，CCTV系统早已成为银行安防系统中的重要环节。
本系统无须另添加任何其它设备即可与银行原有的CCTV系统无缝结合。
本方案所述的人脸识别门禁系统还设计有一些通讯接口，可以和视频监控系统进行通讯。
比如，在发生胁迫报警时，可以通知视频监控系统，使其调整监控画面，更方便观看现场的情况等。
第三，灵活的事件处理和报警联动。
本系统可以与其它报警系统联动，对各种异常事件，如非法读卡，开门超时，门锁损坏，强行进入等，可根据用户实际需求设定相应的报警处理和提示，以确保安全防范区域的安全可靠，并对犯罪分子具有极大的威慑作用。
结语近些年来，人脸识别技术虽然取得了很大的发展，但是用户担心识别精度还是会受到光照.姿态.表情.伪装等因素的影响，正缘于此，他们在选用人脸识别产品上会有一些担心与顾虑，可喜的是，人脸识别技术的算法已越来越具鲁棒性（鲁棒性，在此指人脸识别算法的健壮性，减弱外界的光照，姿态，表情等因素对人脸识别的影响），再采用红外成像等手段，可以提升识别精度，使得人脸识别产品真正应用起来。
出入口控制作为安全防范系统中的重要环节，直接影响着整个系统内部的安全。
目前，较为成熟的门禁解决方案是卡片或者卡片加密码的模式，但一旦卡片丢失或者密码遗失，对整个系统的安全就构成很大威胁或者对用户的使用造成不便。