面部识别：后疫情时代，非接触式安全解决方案

自面市以来，面部识别技术已经走了很长一段路。从初面临技术挑战，并被广泛认为是一种未来解决方案。尽管还存在诸多问题，但如今面部识别已被牢固地植入许多消费和商业产品及应用中。

软件方面的新进展，特别是在算法、神经网络和深度学习或人工智能（AI）领域，都极大地提高了面部识别的性能和准确性，进一步扩大了其在越来越多的应用中的用途。

从纯粹的业务角度来看，面部识别的强大识别和身份验证功能使其非常适合两个主要应用：个作为安全工具，第二个作为劳动力管理解决方案。

非接触式，准确的凭证解决方案

甚在COVID－19大流行之前，人脸识别作为访问凭证的非接触式性质在物理和网络安全人员中就已引起人们的关注。通过使用个人的面部作为访问控制凭据，面部识别了使用实体卡和感应设备的麻烦和花费，也无需物理输入PIN码。

另外，面部识别阅读器通过提供高度精确的非接触式访问控制证书解决方案，满足了限制物理暴露于细菌和病毒的新需求。

作为一种劳动力管理工具，面部识别有助于保护员工上班时的健康，同时为管理层提供记录员工时间和出勤率的可靠方法，同时提供详细的整体员工活动和个人跟踪记录。由于时间跟踪系统和实践容易受到影响，这两者都是长期的挑战。现在，基于硬数据没有任何问题。

随着面部识别技术的日益普及，毫无疑问，已经有了许多选择。为特定的访问控制或劳动力管理应用选择正确的解决方案取决于非常广泛的变量。但是，在评估面部识别阅读器时，您应该寻找一些核心特征。

广角和近角LED

大多数面部识别终端采用某种形式的IR（红外）技术，以帮助确保设备的图像传感器具有较高的可视性。由于强烈的环境光，这通常会限制设备的安装位置，例如室外或窗户附近。更加的面部识别阅读器使用多达80个广角近红外LED和60个窄角近红外LED，即使在日光充足和光线充足的环境下（非直射阳光下），也可以识别人脸。这样可以将其安装在靠近窗户，大厅和建筑物入口的室内位置。

3D像素强度分布分析

面部识别阅读器另一项进步涉及三维像素强度分析。环境照明包含紫外线，紫外线可以近红外LED照明，并且还可能投射阴影，这使得面部识别阅读器很难精确识别身份和验证所需的面部识别点。

三维像素强度分布分析通过小化照明对比度来小化环境光在获取面部图像时的影响。因此，该算法更容易识别面部形状，从而使其能够提取更多面部特征并创建更高质量的面部模板，这对于准确的面部识别关重要。

人体工程学设计

面部识别阅读器的角度和位置直接影响设备的性能。内置视觉和红外摄像头的具有不同视角的面部识别阅读器，使用户可以毫不费力地或几乎不费力地站在适合面部识别的位置。这导致更快、更舒适和方便的用户体验。

高性能处理

与任何智能边缘设备一样，面部识别解决方案的性能直接取决于其处理能力。新型的面部识别阅读器通过采用增强的面部模板提取技术和强大的处理器，可提供的性能。例如，具有1．4 GHz四核处理器的面部识别阅读器可以在一秒钟内完成多达3000个面部数据库匹配（1：N）。更的解决方案还具有组匹配功能，该功能能够在一秒钟内执行多达30000个匹配。