近年来，科技水平不断发展，人工智能已经成为当前的一大热点，而人脸识别更是人工智能领域的重中之重.人眼检测作为人脸识别不可或缺的一部分，商场的人脸闸机，随着图像处理技术的不断发展，已经实现了跨越式的突破.由于人眼识别技术日趋成熟，人眼识别技术的应用也越来越广泛，其中尤以基于人眼检测的汽车辅助驾驶系统为广泛.

目前，我国每年的道路交通事故中，造成汽车碰撞事故的原因有近四成是疲劳驾驶，因此疲劳驾驶已成为交通事故的主要.通常驾驶员在经过长时间的驾驶之后，其身体各项生理状况均会不同程度地下降，其中明显的表现是反应水平的下降，这是由于驾驶员疲劳驾驶时犯困以致于注意力不集中，而人在犯困时明显的特征就是频繁地眨眼睛.因此基于人眼检测以防止驾驶员疲劳驾驶的辅助驾驶系统，已经成为当前研究的一大热点.

1 疲劳检测技术仍处于落后阶段

早期的疲劳检测方法主要是通过对驾驶者身体各项的生理参数进行监控，以此作为驾驶者疲劳状态判断的依据.但由于的昂贵，人脸闸机多少钱，对于汽车驾驶者尤其是*车主来说，车上并不会安放，而大多体积庞大且需要驾驶者时时佩戴以进行检测，这对驾驶者会造成非常大的不便，因此早期的疲劳检测方法已不适用于现状的发展.现有的检测方法不能很好地判断疲劳状态，对驾驶者的疲劳状态存在错判、误判等问题，对疲劳状态程度的判定也不够准确，未来的研究需要将疲劳状态进行量化，建立准确的疲劳程度划分标准，对疲劳检测问题不断进行完善.

网络硬盘录像机 (Network Video Recorder， NVR) 的功能是通过网络接收 IPC (网络摄像机)设备传输的数字视频码流 ， 并进行存储与管理 。NVR 设备内置人脸检测 、 人脸识别功能可提升存储数据的有效性以及关键数据的检索效率 ， 目前已成为 NVR 设备的主要卖点 。

移动终端：随着刷脸功能的普及 ， 手机逐步成为人脸识别的重要终端之一 ， 通过手机即可完成刷脸登录和刷脸支付 。相对于传统的密码和支付 ， 刷脸具有更高的便捷性和安全性 。未来人脸识别在智能手机的普及率会进一步提升 ， 也将有越来越多的手机应用借助人脸识别进行身份验证 。人脸分析服务器：基于深度学习的人脸识别算法在实际应用中需要消耗大量的计算资源 ， 长期以来 GPU 为首的通用架构芯片是进行深度学习计算的计算资源 。然而 ， GPU 服务器体积大 、 能耗高 ， 在很多应用场景中已成为限制人工智能发展的瓶颈 。

基于人脸识别 ASIC 芯片的解析一体机或服务器 ， 在性能 、 成本 、功耗 、 可靠性及适用范围等方面都具有明显的优势 。在很多实际应用场景中 ，解析一体机或服务器在提供同等算力的情况下 ， 消耗更少的能量 ， 占用更小的体积 ， 发热量也更小 。例如搭载 “ 求索 ” 芯片的 1 台 1U 依图原子服务器无需英特尔 CPU， 与 8 卡英伟达 P4 服务器对比 ， 解析路数相同情况下单路功耗不到后者的 1 0%。

随着安防领域的快速发展，人脸识别闸机也安防领域广泛应用，早已经代替了传统的安防系统，不需要带*、门禁卡，只要刷个脸就行，方便快捷省事。人脸识别门禁用于建筑，那么你对人脸识别门禁了解多少？如何选择人脸识别门禁系统？哪个人脸识别门禁好？　　检测　　检测功能，就是判断当前识别

区域中的是否是生物，因为有些人可能会用照片来糊弄机器，而实时测试可以有效地抵御常见攻击，如照片、面部变化、遮罩、遮挡和屏幕重新映射。　　检测分为两种，一种是匹配型；第二种是非匹配型。匹配的类型是人们需要根据需求执行的动作，例如眨眼，而不匹配的类型不需要执行任何动作。　　一般来说，非配合型可以在没有协调的情况下使用。毕竟，它既方便又省力。人们总是懒惰，但非配合对人脸识别门的

件和算法有一定的要求。　　场景对应　　人和场景是多变得，所以人脸识别闸机必须要考虑到外界因素，人员流动等等　　为了应对复杂的环境，所采用的人脸识别技术必须支持多种复杂的环境，如强光、弱光、夜背光等。并且可以检测各种角度的面部位置，例如正面和侧面等。　　只有这样才能满足门禁的要求，提高人脸识别门禁的效率。如果人脸识别门放置在室外，对该功能的要求将非常高。当有强烈的阳光、雷声和雨声的干扰。　　算法部署　　一般来说，人脸识别闸机中的人脸识别算法将部署在云服务器上或本地。如果部署在云中，对的硬件配置要求不高。为了降低硬件成本，可将人脸识别算法部署在服务器中，人脸闸机，这样做的结果是不会因为断电、网络断开和其他紧急情况下，人脸识别是不可能的，数据可能会丢失，的选择是在机器上本地部署人脸识别算法，即使离线，也不会影响使用，还可以保护本地数据，避免数据丢失。文章来源于网络，如涉及侵权，请联系删除！推荐阅读蓝字可以点击门禁管理时代，访客系统脱颖而出从各种案例闲谈人脸识别门禁访客 道闸门禁，助力湖南宁乡县提高智慧服务水平