人臉識別通道屬於應用比較廣泛的一類人臉產品，在智慧型社群、智慧型校園、智慧型樓宇等領域已經漸成主流。但人臉通道實現起來並不容易，涉及到人臉識別演算法、效能，硬體適配調優等多個領域。所以這次專門針對人臉識別通道整理了乙份實用文件，希望能夠為需要的朋友提供一些思路。
傳統ic**道特點與不足
傳統的人行閘機一般會借助ic卡、智慧卡等介質來實現對流動人員出入控制、登記和管理的需求。通常來說包括了感應ic卡/智慧卡、感應讀卡器、人行通道閘機、通道閘機控制器、出入口管理軟體等多個部分。
使用方面，傳統的刷卡閘機存
相比而言，人臉閘機通過臉部特徵值來核驗身份的方式更安全便捷，通行人員不用主動操作就可以在無感狀態下自由出入，系統能自動記錄流動人員的出入資訊，不用派專員值守，管理也更智慧型高效。所以不管從成本、使用者體驗還是管理效率上來看，人臉識別閘機更符合現代化的管理觀念。
什麼是人臉識別通道選擇人臉識別方式及如何快速開發
日常生活中，人臉識別技術主要有兩種用途，一是用來進行身份驗證(又叫人臉比對)，證實「你是你」，還有一種驗證「你是誰」。兩者之間具體有什麼區別，又適用於哪些場景？
人臉識別1:1模式
1：1為身份驗證模式，就是將某人的裝置採集照與證件照的人臉特徵相互比對，驗證是否為同乙個人。例如汽車站安檢時，乘客要手持身份證等有效證件通過檢查通道，人臉識別檢票系統會將乘客人臉影象與身份證**進行比對，這個過程就是典型1：1模型的人臉識別。
除了汽車站，該模型同樣適用於需要實名制認證的場所，比如景區驗票、考生身份驗證、酒店入住，或是生活中的刷臉支付、手機刷臉解鎖等。
人臉識別1：n模式
1：n是系統採集了某人的一張影象後，從海量的人像資料底庫中找到與當前使用者人臉資料相符合的影象，通過一一比對找出「你是誰」。例如辦公樓的人臉考勤門禁，通過攝像頭自動抓取人臉**，在底庫中查詢你是否為該辦公樓某公司的職員，匹配成功後智慧型打卡並放行。它同樣適用於社群人行通道、工地考勤、會場簽到等場景，以及新零售概念裡的vip客戶識別。
兩者相比，1：1的識別需要使用者配合持卡，而1：n的識別具有非配合的特點，識別物件不用到特定位置就可以完成識別工作。但是1：n比對難度高於1：1比對，尤其是底庫越大對硬體和演算法的效能要求越高。
從這裡也可以看出，合理的選擇具體演算法，對於產品落地實現非常關鍵。因此，對於演算法整合及應用開發能力不足的企業，我建議選擇虹軟視覺開放平台的人臉識別應用套件。這是一款基於虹軟人臉演算法開發的門禁場景應用，支援在「零**開發」條件下直接部署到包括android系統的門口機、閘機頭、pad等各類裝置中。這款應用套件既支援安卓裝置離線單機應用，也支援區域網管理客戶端應用、雲端和本地服務部署應用。同時大家可以根據業務需求，接入各自的應用系統及業務平台，或者直接選擇虹軟提供的配套管理客戶端。
人臉通道硬體如何選擇
解決了演算法的疑問，再來看看人臉通道的硬體該如何選擇。實際上，我們在開篇說的三個構成部分裡，聯動門和人臉識別裝置端屬於硬體。但聯動門購買比較簡單，沒有討論意義。因此這裡我們來重點說一說識別終端的硬體選擇。
識別裝置端主要包含了攝像頭、開發板和螢幕。這當中攝像頭是核心器件，攝像頭的效能指標和安裝部署位置等直接影響成像質量，而成像質量則影響了識別的準確率。通常情況下人像採集涉及影象大小、影象解析度、光照環境、模糊程度、遮擋程度、採集角度等。而針對室外場景尤其需要考慮寬動態的效果以及低照度的效果。這種情況下，硬體需要和演算法適配才能發揮最佳作用。
除了攝像頭模組，開發板也是人臉識別產品的另乙個核心器件，晶元算力、穩定性會直接影響到使用者體驗。目前市面上，rk3288\rk3399佔了較大的比例，3399基本可以滿足前端萬人1s內比對需求，但3399功耗相對較高。
一款人臉閘機通道要真正商用，只有實現演算法、硬體和應用三位一體的融合。但是面對市場上層出不窮的廠商和五花八門的裝置，即便是經驗豐富的同行恐怕也一時之間無處著手，而新手則需要花費大量的時間精力去挑選、試錯。一旦選擇有誤，就會在體驗、質量和安全方面帶來很大影響。
所以這裡給大家推薦乙個全套的人臉識別硬體採購平台，也就是虹軟視覺開放平台產業鏈市場。人臉識別相關的攝像頭模組、開發板、整機產品以及涵蓋智慧型工地、智慧型校園、智慧型景區等多領域的整套行業解決方案這裡都有。最重要的是，產業鏈市場的所有硬體都經過虹軟演算法調優，做到了高效能、低功耗，所以大家選擇時也就不用再有這方面的擔心。
最後，還是希望以上提到的幾個關鍵點有幫助到大家，謝謝。
深度應用 一文搞懂深度學習人臉識別模型開發流程
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