4.成本較低，易于推廣使用。由于識別技術所使用的是常規(guī)通用設備，價格均在一般用戶可接受的范圍之內(nèi)，與其它生物識別技術相比，人臉識別產(chǎn)品具有很高的性能價格比。

5.使用通用性設備。人臉識別技術所使用的設備為一般的PC、攝像機等常規(guī)設備，由于目前計算機、閉路電視監(jiān)控系統(tǒng)等已經(jīng)有了廣泛的應用，因此對于多數(shù)用戶而言使用人臉識別技術無需添置大量專用設備，從而既保護了用戶的原有投資又擴展了用戶已有設備的功能，滿足了用戶防范的需求。源頭廠家更靠譜人臉識別多用于大型工程類場所，往往需要大批量采購。

6.基礎資料易于獲得。人臉識別技術所采用的依據(jù)是人臉照片或?qū)崟r攝取的人臉圖像，因而無疑是容易獲得的。

7.人臉識別使用方便，用戶接受度高。識別技術使用通用的攝像機作為識別信息獲取裝置，以非接觸的方式在識別對象未察覺的情況下完成識別過程。

人臉識別技術包含三個部分：

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數(shù)個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產(chǎn)生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

人工智能早已變成人人口中廣為人知的熱點話題?？蓴U充性人臉識別門禁系統(tǒng)方案，用戶的需求是不斷變化的，在設計系統(tǒng)時應留有一定的余地，保證用戶的動態(tài)需求。但大部分其他人都不知道，這一問世于70年里的技術性，以前遭到三起三落，直至深藍色打敗國際象棋和近些年阿爾法Go數(shù)次打敗中國圍棋，依靠深度神經(jīng)網(wǎng)絡，人工智能再度變成制造行業(yè)的熱門選手呢。 實踐活動是檢測真知的規(guī)范，知行合一才可以恰當感知并改變世界。在人們探索宇宙的過程中，互聯(lián)網(wǎng)技術的文字網(wǎng)頁鏈接全球中，信息和人中間的鴻溝已經(jīng)被占滿，但這僅僅“小乘”境界；感知更寬闊的全球，必須將大量圖型、視頻富媒體信息開展結(jié)構型，并被人們獲得，這才算是“大乘”境界。