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针对这些具体问题 ， 研究人员提出综合利用各种图像增强技术和图像生成技术对人脸识别算法准确率进行提升的方法 ， 如采用对抗式生成网络对摄像头的风格进行迁移 ， 采用基于深度学习的方法对小尺寸模糊人脸进行超分辨率重建和基于注意力机制对人脸图片进行去模糊处理等 。
此外 ， 3D 人脸识别技术也可以有效解决复杂场景下人脸单模态鲁棒性不足问题 ， 如大角度 、 遮挡引起的效果下降问题 ， 常用的融合策略有相似度融合 、 特征融合 、 决策融合等 。戴口罩人脸识别技术。今年新型冠状病毒疫情期间戴口罩人脸识别受到较大关注 。常用的解决方法有数据增强 、 遮挡恢复 、 多部件模型融合等 ， 可应用在人脸布控 、 陌生人检测 、 无感通行中 ， 均不需要摘下口罩 ， 在 30 万人像库的规模下 ， 戴口罩人脸识别准确率可大于 90% 。人脸聚类无论是在个人领域的相集管理还是在智慧城市治理领域都有较为广泛的应用 。
早期主要基于传统的聚类方法如 k-means 等 ， 但效果不佳 。近年来 ， 基于 GCN 的人脸聚类方法崭露头角 。实际业务中 ， 时空信息的挖掘也是研究的热点 。特定群体识别技术。针对儿童/老人 、 不同肤色群体的人脸识别 ， 有标签的数据较少 ，校园人脸识别， 而无标签的数据更多些 。研究人员提出可以利用半监督/无监督学习方法带来性能的进一步提升 。同时 ，校园人脸识别系统， 对抗 、 域适应等方法也是研究人员较为关注的方法 。在特定群体识别中 ， 应考虑如何方便老年人使用人脸识别系统 。
现在智慧城市与智慧社区的建设是正在如火如荼的推进中，智慧社区的发展主要是由近年来如互联网、物联网、人工智能、大数据、云计算等高新技术不断融合的因素决定的。 一、安全且不易被 其实当前的人脸识别技术已经是比较成熟了，能够做到运用先进的算法来识别对象是否是真人还是的，准确率可以做到高达99.99%。因此，想要通过别的手段来蒙混过关是基本上不可能的。人脸识别能通过双目成像、检测、动态人脸别、逆光成像等前沿技术轻易辨识出那些用照片、模型面具、3D人像、蜡像等手段，这些手段是无法欺脸识别系统的。 二、具有安全预警等功能
在日常的社区生活中，总会存在有推销的或者其他闲杂人等随意进出社区。面对这种情况，使用人脸识别门禁系统，社区物业管理人员只需在系统后台把这些人设置成黑名单。一旦这些人想再随意进入小区时，系统实时会发出警报提示以便管理。 三、无需接触“刷脸”通行 由于目前新冠疫情仍然存在的情况下，减少人员接触，可以有效的避免交叉病毒。人脸识别门禁系统，能让人们无需任何接触，仅“刷脸”即可轻松通行。既避免了有可能的接触，也无需携带钥匙，门禁卡等，方便快捷和体验。
因为人脸识别在具体的应用场景下具有很多优势，所以智慧社区的应用中基本上都会选择人脸识别门禁系统。捷易科技的测温人脸识别门禁一体机同时也是集成在线、离线人脸识别、口罩识别、人证核查、密码开门、云对讲呼叫等诸多功能。可以在人们的日常生活和工作中提供如门禁、测温、考勤、访客等人证验证等实际应用，从而给人们的生活和工作提供了更安全，更方便快捷的管理。
是建立人脸图像的层次索引结构，利用人脸特征将海量数据库分割成具有一定共同特征的子类数据库，使海量数据的搜索在划分好的几个子类中进行.
第二是将具有高维数据特征的人脸数据库，人脸识别校园安全系统，采用金字塔技术减少检索数据维度实现映射索引，将多维数据划分为一维数据及其映射值，完成有效搜索.
第三是利用多级匹配检索方法，设定级搜索对象是整个数据库，随着搜索的进行，多级处理时计算复杂度在不断增加，因此每次搜索都是抛弃大量非匹配数据，直至后一级的精细匹配.
公共安全上显身手
在2013年4月美国发生的波士顿马拉松案中，人们再一次看到了人脸识别技术的重要作用.根据当地众多媒体的报道，尽管摄像头中到了嫌疑人的影像，但是这些系统却无法确认嫌疑人.
然而，在美国密歇根州立大学进行的一项人脸识别系统的试验中，试验人员使用了与同样的事件现场照片，几乎就在一瞬间就完成了嫌疑人的“同一性”匹配比对.而这次试验所采用的人脸识别产品正是NEC的NeoFace系统.
6月1日，校园人脸识别系统解决方案，在第三届中国（北京）国际服务贸易交易会上，NEC发布了“智慧城市”系列解决方案，其中包括生物识别技术、行为识别技术、城市视频大应用等.会上，NEC基于人脸识别技术的NeoFace系统受到与会者的重点关注.
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