人脸识别门禁，应用场景包括但不局限于办公楼宇，居家社区，酒店旅馆，比如说现在不少小区可以刷脸进出，由此可见，人脸识别门禁在场景应用上，已经越来越普遍，技术的确日趋成熟。
通常存在以下优点：
1、轻松好用：不同于卡片需要伸手，人脸门禁做到无感操作，只需要站在门禁面前，人脸识别系统，轻轻一瞥，自动识别，刷脸进出。在识别速度上，业界实现1秒刷门，甚至更快。
2、 1:N精准识别：简单的录入过人脸后，后面的识别任务全部交给算法。门禁领域，人脸识别技术落地成熟，行业能达到99.99%识别度。
3、 安全性出色：门卡最怕的就是丢失，丢失意味着被冒用。同时门卡容易被复刻，两者都存在潜在的安全隐患。人脸识别门禁只为你打开，没有权限的人无法进入。大多数人脸识别门禁，运用精密的红外活軆技术，很多人担心照片和视频冒用的情况，也就无须担心了。
人脸识别的发展历史
第壹阶段（1950s—1980s）初级阶段
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，马鞍山人脸识别，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。
第二阶段（1990s）高潮阶段
这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多经典的方法，还出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如最为知名的 Visionics（现为 Identix）的 FaceIt 系统。 从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段（1990s末~现在）
人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：
1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。
2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。
3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度学习方法。
4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
人脸识别门禁系统，结合人脸识别、人脸对比、物联网等技术实现身份交叉验证，协助社区管理人员确认用户身份。据了解，由于人脸的直观性和不易被复刻的特性，人脸识别门禁系统可以有效阻拦陌生人随意进出社区，尽可能降低社区安全事故发生的频率。
社区人口集中，人员出入情况复杂，既有亲朋好友、快递外卖，也有不知名的陌生人。由于人口流量大，管理人员精力问题，酒店人脸识别，出入口管理工作一直不大理想，再加上磁卡丢失、密码泄露、指纹被盗等问题得不到有效解决，不少吥法分子趁机潜入，导致社区内安全事件频发。引入人脸识别系统作为门禁是非常有必要的。
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