人脸识别是身份识别的一种，它跟身份证识别、指纹识别、虹膜识别都是相似的。通过录入人脸信息、将信息存入数据库、当需要验证身份时，将新采集信息和数据库信息作比对完成人脸识别工作。十牛校园人脸识别工作原理过程中有4个关键的步骤：人脸检测、人脸对齐、人脸编码、人脸匹配。  

人脸检测：人脸检测的目的是寻找图片中人脸的位置。当发现有人脸出现在图片中时，不管这个脸是谁，都会标记出人脸的坐标信息，或者将人脸切割出来。可以 使用方向梯度直方图(HOG)来检测人脸位置。先将图片灰度化，接着计算图像中像素的梯度。通过将图像转变成HOG形式，就可以获得人脸位置。  

人脸对齐：人脸对齐是将不同角度的人脸图像对齐成同一种标准的形状。先定位人脸上的特征点，然后通过几何变换（仿射、旋转、缩放），使各个特征点对齐（将眼睛、嘴等部位移到相同位置）。  

人脸编码：人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量，这也被称为模板（template）。理想情况下，同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。  

人脸匹配：在人脸匹配构建模块中，两个模板会进行比较，从而得到一个相似度分数，该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。  

人脸图像在现实世界中的呈现具有高度的可变性。所以人脸识别也是最有挑战性的生物识别方法之一。人脸图像可变的地方包括：头部姿势、年龄、遮挡、光照条件、人脸表情。十牛校园人脸识别基于AI人脸识别智能硬件终端，使用业界领先的人脸识别算法，采用200W像素高清宽动态双目摄像头，可适应强光、逆光、弱光、杂光等使用环境，液晶显示大屏，外观科技感较强，材质细腻光滑，更佳感官体验，适用于幼儿园、中小学校门口考勤门禁。  

人脸识别领域，也是从传统机器学习算法过度到深度学习算法的。  

传统机器学习算法：在机器学习阶段，人脸识别也经历了3个重要的阶段：、几何特征阶段、表象特征阶段、纹理特征阶段、深度学习算法在深度学习阶段：算法的发展也同样经历了3个阶段：从最开始的VGG网络到Inception网络再到Resnet网络，网络模型总体上呈现出更深，更宽的趋势。  

人脸识别的应用变得越来越广泛，只要跟身份识别相关的未来都有可能使用人脸识别。门禁系统、安防系统、无人超市、电子护照及身份证、自主服务系统（如ATM）、信息安全系统，如刷脸支付、娱乐型应用。将人脸识别技术应用到校园安防上，不仅能够提高校园安全系数，还能提升校园形象。十牛新政策，公司数亿补贴，免费提供校园安防设备，只要你有学校合作资源，我们就能成为合伙人，共建平安校园。招商加盟十牛校园人脸识别，请咨询在线客服。