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“人脸配准（Face Alignment）”是定位出人脸上五官关键点坐标的一项技术。

人脸配准算法的输入是“一张人脸图片”加“人脸坐标框”，输出五官关键点的坐标序列。五官关键点的数量是预先设定好的一个固定数值，可以根据不同的语义来定义（常见的有5点、68点、90点等等）。

当前效果的较好的一些人脸配准技术，基本通过深度学习框架实现，这些方法都是基于人脸检测的坐标框，按某种事先设定规则将人脸区域扣取出来，缩放的固定尺寸，然后进行关键点位置的计算。因此，若不计入图像缩放过程的耗时，人脸配准算法是可以计算量固定的过程。另外，相对于人脸检测，或者是后面将提到的人脸提特征过程，人脸配准算法的计算耗时都要少很多。

人脸特征点定位的目的是在人脸检测/跟踪获取的人脸区域的基础上，进一步，确定脸部特征点（眼睛、嘴巴中心点、眼睛、嘴巴轮廓特征点、轮廓特征点等）的位置。人脸特征点定位的基本思路，主要是将人脸局部的纹理特征和特征点之间的位置约束进行结合来进行处理。

　　4. Active Shape Models-Their Training and Application. T. F. COOTES， C. J. TAYLOR， D. H. COOPER， AND J. GRAHA. COMPUTER VISION AND IMAGE UNDERSTANDING. 1995.

　　入选理由：

　　早期的人脸特征点定位，很多工作主要集中在定位眼球中心点和嘴巴中心点等两三个关键点上，但是，后来慢慢大家认为，引入更多的点，并加入相互约束会提高定位精度和稳定性。ASM是后来被大家所follow的将数十个脸部特征点的纹理和位置关系约束一起考虑来进行计算的模型，工厂的门禁，COOTES的这篇文章发表于1995年，是开先河之作，经典。

人脸识别：内置数据库，它可以实时人脸比本地完成，并生成日志比的结果，小区的门禁，上传后台数据库；??门禁系统控制：基于人脸进行识

别研究结果，控制门禁开关，实现对管控区域的人员信息管理；??体温检测：设备内置体温监测系统模块，可在进行分析人脸识别时，同时可以进行研究人体体温监测，获取体温相关信息数据；??人脸识别门体温筛查计划，帮助建立道防线，预防；??已经在

各地的办公大楼、工厂、发展园区、事业建设单位、校园等落地使用，随着我国进行复工、学校开学，智能人脸识别测温仪将会在学习更多的场合发挥一个重要影响作用。

现目前人脸识别门禁主要采用 “Android”或“linux”系统开发。 前者“Android”系统由于人工成本低、技术门槛低、产品开发快等优点被国内98%的人脸识别门禁厂商所采用，可在享受安卓系统开发诸多优点的同时也要付出代价：就是安卓系统会越用越卡，就像使用安

卓手机一样，这也是造成现阶段诸多人脸识别门禁设备用一段时间后就不能在正常使用的原因之一。 后者“linux”系统开发，人工成本高、技术门槛高、产品开发周期长等短板，但优点确很明显：速度、稳定性和安全性都能够得到保障，就像使用苹果IOS系统一样。何况“Android”是基于“linux”系统底层上进行二次开发，两者对标也就很明白了，门禁，从现在市场上看：能真正用起来的人脸识别门禁基本上是 “linux”系统开发的。 海康、大华、GAT人脸识别门禁等也都是采用“linux”系统。第二步：看性能及容错机制 一款好的人脸识别

门禁除了“系统”稳定性外，还保证在：强逆光、弱光、黑夜、雨雾天能正常使用，会展中心的门禁，所以我们在选择一款人脸识别设备时，不能只是在室内做一下效果测试就确定好坏，重要是在太阳直射强逆光下、伸手不见五指的夜晚设备在实测中的效果表现，不光如此，还要看设备是否做好了突发事件的容错处理，比如：人脸识别门禁突发故障，是否有其他方式保证用户的正常通行，毕竟作为“门禁”“用户零容忍”类特殊性产品：要 “确保365*24小时运行、用户进出正常通行”，这对产品的稳定性提出了极高的要求，否则，将会带来“灾难性”的后果。

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