1.自然性。所谓自然性是指通过观察和比较面孔来区分和确认身份。有语音识别和带有自然性的人体识别，但指纹识别和虹膜识别并不是自然的，因为人类或其他生物不能根据这类生物特征来区分个体。
2.非强制性的，可以主动地获得被识别的人脸图像信息，而不需要被测试的个体检测到。人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息。与指纹识别或虹膜识别不同的是，采集指纹需要电子压力传感器。这些特殊的捕获方法很容易被检测到，因此它们可以被伪装和欺骗。
3、非接触，与其他生物特征识别技术相比，人脸识别是非接触的，用户不需要直接接触设备。
4。并发性。在实际应用场景中，人脸识别技术可以对多个人脸进行分类、判断和识别。
5、便利性，在建筑人脸识别设备拥有强大的云储存功能，能储存大量工人信息，便于企业管理。
6、真实性，数据对接当地政府，实现工人实名制管理。
人脸识别技术
人脸脸识别设备的弊端
人脸识别设备所使用的技术属于生物特征识别技术，它将个体生命与生命(特别是人类)的生物特征区分开来。人脸识别技术是指利用计算机技术的分析和比较来识别他人的人脸。现有的人脸识别系统在理想的用户合作和获取条件下能够取得满意的效果。但是，当用户不合作、采集条件不理想时，现有系统的识别率就有下降的趋势。人脸识别技术离实际应用还很遥远，还存在许多亟待解决的问题。
例如，当进行面部比较时，它与系统中存储的面部不同，如剃须、改变发型、增加眼镜和改变表情，这可能导致比较失败。换句话说，如果人们做了很小的改变，系统可能无法进行身份验证。今天，保守的估计表明人脸识别的准确率是95%，但不是100%。同时，对于双胞胎来说，由于相似的特征太多，面部识别几乎是不可能的。此外，光照、姿势、装饰等，都会影响机器对他人面孔的识别。目前，美国拥有世界上最先进的人脸识别系统，其识别误读率在测试时为1%。
目前，在非手术条件下，人脸图像的遮挡问题十分严重。特别是在监控环境中，被监控对象可能会戴上眼镜、帽子等装饰物，从而导致采集到的人脸图像可能不完整，从而影响后续特征提取和识别，甚至导致人脸检测算法的失败。如何有效地消除屏蔽的影响是一个非常迫切的研究课题。同时，面部表情随着年龄的增长而变化，尤其是青少年。对于不同年龄组，人脸识别算法的识别率也不同。年龄变化对人脸识别算法的影响也必须得到解决。 建筑人脸脸识别设备的利处
1.自然性。所谓自然性是指通过观察和比较面孔来区分和确认身份。有语音识别和带有自然性的人体识别，但指纹识别和虹膜识别并不是自然的，因为人类或其他生物不能根据这类生物特征来区分个体。
2.非强制性的，可以主动地获得被识别的人脸图像信息，而不需要被测试的个体检测到。人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息。与指纹识别或虹膜识别不同的是，采集指纹需要电子压力传感器。这些特殊的捕获方法很容易被检测到，因此它们可以被伪装和欺骗。
3、非接触，与其他生物特征识别技术相比，人脸识别是非接触的，用户不需要直接接触设备。
4。并发性。在实际应用场景中，人脸识别技术可以对多个人脸进行分类、判断和识别。
5、便利性，在建筑人脸识别设备拥有强大的云储存功能，能储存大量工人信息，便于企业管理。
6、真实性，数据对接当地政府，实现工人实名制管理。
人脸识别技术
人脸脸识别设备的弊端
人脸识别设备所使用的技术属于生物特征识别技术，它将个体生命与生命(特别是人类)的生物特征区分开来。人脸识别技术是指利用计算机技术的分析和比较来识别他人的人脸。现有的人脸识别系统在理想的用户合作和获取条件下能够取得满意的效果。但是，当用户不合作、采集条件不理想时，现有系统的识别率就有下降的趋势。人脸识别技术离实际应用还很遥远，还存在许多亟待解决的问题。
例如，当进行面部比较时，它与系统中存储的面部不同，如剃须、改变发型、增加眼镜和改变表情，这可能导致比较失败。换句话说，如果人们做了很小的改变，系统可能无法进行身份验证。今天，保守的估计表明人脸识别的准确率是95%，但不是100%。同时，对于双胞胎来说，由于相似的特征太多，面部识别几乎是不可能的。此外，光照、姿势、装饰等，都会影响机器对他人面孔的识别。目前，美国拥有世界上最先进的人脸识别系统，其识别误读率在测试时为1%。
目前，在非手术条件下，人脸图像的遮挡问题十分严重。特别是在监控环境中，被监控对象可能会戴上眼镜、帽子等装饰物，从而导致采集到的人脸图像可能不完整，从而影响后续特征提取和识别，甚至导致人脸检测算法的失败。如何有效地消除屏蔽的影响是一个非常迫切的研究课题。同时，面部表情随着年龄的增长而变化，尤其是青少年。对于不同年龄组，人脸识别算法的识别率也不同。年龄变化对人脸识别算法的影响也必须得到解决。
