人工智能時(shí)代，東莞監(jiān)控系統(tǒng)公司稱(chēng)人臉識(shí)別將取代指紋識(shí)別，在門(mén)禁行業(yè)下一階段迎來(lái)較快發(fā)展，但人臉識(shí)別門(mén)禁在發(fā)展應(yīng)用過(guò)程中也會(huì)遇到的問(wèn)題。因此基于人臉識(shí)別的人工智能門(mén)禁的設(shè)計(jì)至關(guān)重要。 　
      東莞安防公司表示設(shè)計(jì)一個(gè)門(mén)禁系統(tǒng)，首先要考慮的是系統(tǒng)安全性，即能否有效地控制人員的出入，并掌握其出入信息。因?yàn)殚T(mén)禁系統(tǒng)是一種智能化的電子控制系統(tǒng)，可以充分利用計(jì)算機(jī)的智能，同時(shí)采用多種手段進(jìn)行控制，以確保系統(tǒng)的安全可靠。人臉識(shí)別門(mén)禁系統(tǒng)方案，硬件的可靠性，除了電控鎖等機(jī)械部件之外，主要考慮子控模塊的制作和選用，因?yàn)樗?4小時(shí)不停地工作，所以對(duì)其性能要求較高，應(yīng)能滿(mǎn)足環(huán)境的溫度、濕度的變化，以及抗電磁干擾能力強(qiáng)等。比如選用牛頓7000系列模塊作為子控模塊，因?yàn)檫@種模塊有很強(qiáng)的自適應(yīng)功能，能夠自動(dòng)調(diào)節(jié)不同波特率的信號(hào)，還有各種保護(hù)電路等等，足可以保證低層管理工作的需要；軟件設(shè)計(jì)的可靠性，主要考慮各種狀態(tài)信息的獲取和維護(hù)，通信協(xié)議的設(shè)計(jì)是否規(guī)范，各種特殊情況的處理是否合理等等。比如，為了確保主控計(jì)算機(jī)與子控模塊之間的通信準(zhǔn)確無(wú)誤，可以采用自動(dòng)重發(fā)糾錯(cuò)機(jī)制，有效地消除門(mén)禁子系統(tǒng)和管理計(jì)算機(jī)同時(shí)在網(wǎng)絡(luò)中工作時(shí)可能出現(xiàn)的信號(hào)沖突。 　　
       由于系統(tǒng)中所有數(shù)據(jù)信息的設(shè)置和管理都是通過(guò)主控計(jì)算機(jī)與子控模塊之間的通信完成的。管理者便可以根據(jù)自己的需要，自由地設(shè)置密碼、用戶(hù)權(quán)限、門(mén)鎖延遲時(shí)間等。同時(shí)主控計(jì)算機(jī)和子控模塊平時(shí)各自獨(dú)立工作，僅在設(shè)置子控模塊中的初始數(shù)據(jù)，修改子控模塊中的數(shù)據(jù)，獲取子控模塊中所記錄的信息等情況下，二者才需要相互通信，進(jìn)行信息交流。 　　

       市場(chǎng)能給產(chǎn)品最好的檢驗(yàn)，在實(shí)際場(chǎng)景應(yīng)用中，用戶(hù)經(jīng)常會(huì)抱怨市面上的人臉識(shí)別門(mén)禁產(chǎn)品識(shí)別率低的問(wèn)題。除了設(shè)計(jì)方面的精細(xì)之外，算法也是極為重要之處。由于人臉識(shí)別技術(shù)的大熱，不少企業(yè)追著風(fēng)口匆忙入場(chǎng)，在技術(shù)方面根本就不過(guò)關(guān)，一些廠商人臉識(shí)別系統(tǒng)還不成熟，不能在所有的場(chǎng)景中做到成熟和完整，而且算法簡(jiǎn)單很容易被破解，由此產(chǎn)生安全隱患。因此在選擇核心主板的時(shí)候，必須選擇搭載更先進(jìn)的算法的平臺(tái)。以商湯硬件平臺(tái)為例，搭載全球領(lǐng)先的人臉檢測(cè)、識(shí)別算法模型，給定人臉樣本，毫秒級(jí)別檢索大規(guī)模人臉數(shù)據(jù)庫(kù)或監(jiān)控視頻，給出身份認(rèn)證。在認(rèn)證出96%的人臉時(shí)，誤檢率低于十萬(wàn)分之一。 　　

       如果算法是人臉識(shí)別門(mén)禁產(chǎn)品的內(nèi)核的話，那外部應(yīng)用中也會(huì)有幾個(gè)因素影響識(shí)別率。使用環(huán)境的光線是不是沒(méi)調(diào)好，光照變化是影響人臉識(shí)別性能的最關(guān)鍵因素。比如背光，會(huì)使得人臉發(fā)黑很難辨別，或者局部發(fā)黑形成陰陽(yáng)臉，這些外部因素將會(huì)影響到識(shí)別的效果；攝像頭的安裝位置同樣將會(huì)對(duì)識(shí)別效果產(chǎn)生影響，因?yàn)槿嗽诓煌慕嵌让嫦驁D像采集設(shè)備時(shí)呈現(xiàn)的圖像是不同的，使得被采集的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識(shí)別的速度，甚至?xí)?dǎo)致人臉檢測(cè)算法的失效；最初錄入的人臉信息與現(xiàn)在是不是發(fā)生比較大的變化。在實(shí)際應(yīng)用中，有可能出現(xiàn)最初錄入的人臉信息與當(dāng)前的人臉信息發(fā)生較大變化的情況。比如年齡的變化、面部進(jìn)行了整形，容貌可能會(huì)發(fā)生比較大的變化，從而導(dǎo)致識(shí)別率的下降，或者是佩戴眼鏡、帽子等飾物遮擋，使得被采集出來(lái)的人臉圖像有可能不完整，從而影響了后面的特征提取與識(shí)別，甚至?xí)?dǎo)致人臉檢測(cè)算法的失效；軟件的版本同樣會(huì)影響到人臉識(shí)別的準(zhǔn)確度，如果沒(méi)有及時(shí)更新，或許識(shí)別率就低，因?yàn)樽鯝I行業(yè)，深度學(xué)習(xí)一直在延續(xù)，所以軟件平臺(tái)的更新是制約因素。

       本文章是由東莞監(jiān)控工程公司創(chuàng)通寶科技整理提供。