随着人脸识别技术的普及与发展，它越来越多的领域得到了广泛的应用，如人们所熟知的门禁系统和智能手机上的面部功能等。而门禁系统就是人脸识别监控系统多个应用领域中主要的应用场景之一。
物联网作为智慧城市建设基础，是未来城市智慧感知的先决条件，但其带来的庞大数据则是人力分析所不能及的，数据若无法转化为有意义的信息则毫无意义。AI技术刚好扮演着处理数据的重要角色。
这里面的算子设计和模型构建都需要有领域知识的支撑。算子的构建、特征的提取以及模型的建立都影响着终的匹配结果，需要具有深厚的知识和经验。这个过程往往是手工建模完成的，各个模型及参数的设置都比较耗时，具有一定的主观性。
同时，特征工程的适配性较差。比如，各地区人员脸部特征不同，会导致已经调整好的算法在落地时，需要手动多次调整参数，过程耗时、耗力，严重阻碍了算法的大规模部署。
虽然，从表面上看，ZKTECO人脸识别，基于人脸关键特征的识别方法有诸多缺点，且效率较低。但算法能够从人类的先验知识出发，直观而朴素，一定程度上推动了人脸识别技术的发展和普及，为后续更智能的算法奠定了基础。
人脸特征
不管是传统的机器识别，还是近几年大火的深度学习，都是将人类的学习能力通过计算机的计算能力得到表达和迁移。仔细想想，当我们将注意力集中在脸部，会怎么样描述一个人。可能的描述会是：
人天生就有很强的抽象和学习能力。当我们面对一张人脸照片时，会自动进行特征处理和变换。当再次面对这张照片时，即使脸部特征有所变形或者缺失，也不影响我们的识别。
江苏ZKTECO人脸识别-合肥进军|全天候运行(图)由合肥进军智能系统有限公司提供。合肥进军智能系统有限公司是安徽 合肥 ,门禁机的见证者，多年来，公司贯彻执行科学管理、创新发展、诚实守信的方针，满足客户需求。在进军领导携全体员工热情欢迎各界人士垂询洽谈，共创进军更加美好的未来。