近年来随着深度学习的发展 ， 人脸识别技术取得了突破性进步 ， 范围内相关研究团队众多 ， 以中美俄日欧等国家和地区较为 。根据 NISTFR 町2020 年 10 月的测试结果 ， 排名前 10 的算法半数以上来自中国 。

虽然各国的人脸识别算法有性能上的差异 ， 但差距并不大 。以 FR 町 VISA测试集为例 ， 百万分之一误报对应正确率前 30 厂家性能都已超过或者接近99% 。人脸识别的技术发展已由注重算法精度提升向以改善实际应用效果的方向转变 ， 并出现了以下应用趋势 。由简单场景向复杂场景转变。简单场景人脸识别精度趋于饱和已经成为业界的共识 ， 业界将注意力转移到复杂场景人脸识别问题并表现在具体应用场景上 。从高分辨率 、 小姿态 、 光照适中的人脸卡口场景转变到低分辨率 、 大姿态 、 低照度 、 模糊等低画质开放式场景 ， 这对人脸识别算法适应能力提出了新的挑战 ， 也是业界努力提升的方向 。

3D 人脸成为配合式应用的重要方向，随着 2017 年 iPhone X 将 Face ID 引入手机端 ，人脸识别系统， 3D 人脸识别技术逐渐成为手机厂商旗舰机型的标准配置 。相比于 2D 人脸 ， 3D 人脸包含更为丰富的人脸信息 ， 对旋转 、 遮挡 、 光照 、 照片攻击等具有更好的*干扰能力 。在以门禁考勤 、 *支付为代表近距离配合式应用中 3D 人脸逐渐成为常用的技术解决手段 。

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 ，门禁人脸识别系统， 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 ，人脸识别系统价格， 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%。

传统门禁系统与海康威视人脸识别amp;测温门禁一体机通过修改线路实现人脸 测温 卡控制门禁系统的方法。v? 实现功能：ü? 可实现人脸认证 卡认证双重认证；ü? 可实现体温控制，体温超限人员无法进入；v? 实现原理：利用一体机的人脸 测温功能，通过一体机的

输出继电器跟门禁系统输出继电器并联实现且的关系。v? 实现方法如下图：1、单向门（断电型）单向门改造方法较为简单，只需将一体机的输出端COM、NC与门禁控制器隔离板COM、NC对应连接，无需在门禁软件里修改设置，一体机出门信号引自原有出门按钮。如下图所示：2、双向门双向门改造时需在门禁软件里把双向门拆分成单向门，人脸识别系统方案，进门侧读卡器与一体机联动，线路除了按单向门改造外，还要单独改造出门按钮线路；利用出门侧继电器COM端和NO端输出干接点信号模拟出门按钮，把此信号同时输出至

门禁控制器进门侧出门按钮端和一体机出门按钮端即可实现出门。如下图：结论：v? 此改造方法也适用于其它品牌门禁系统。v? 一体机电源尽量前置安装，由于一体机红外补光等功能需求，工作电流较大，如供电线路过长可能会线路压降过大，造成一体机工作。v? 管理一体机用户需安装海康IVMS-4200软件，简单配置后可管理一体机实现人脸录入，记录查询等功能。该软件海康站提供。v? 建议电脑安装USB摄像头，可方便的实现本地人脸信息录入。v? 如今后想暂停使用或不再使用人脸测温一体，有以下三种方法：