数智国兴志简手机一卡通智能云服务系统整体由身份识别载体、网络环境、设备材料、PC端应用、手机端应用、智能终端设备和奇点智服七部分组成。
人脸识别，特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算技术。人脸识别技术是用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸利用核心的算法，对其脸部的五官位置、脸型和角度等进行计算分析的一系列相关技术，通常也叫做人像识别技术、面部识别技术。
在一卡通系统中，人脸识别技术主要用于身份识别和身份验证，已经广泛应用到门禁机、考勤机、通道闸机等多种产品中，可在远距离、用户非配合状态下，快速确认人员身份，实现智能响应，提升师生体验、优化校园服务水平。
✦系统组成
志简中学版人脸识别应用包含人脸识别通道、人脸识别门禁、人脸识别考勤、访客身份验证等。由人脸识别设备、用户智能卡（可选）、各类控制器、管理PC等几部分组成，通过Internet连接云端服务器，对人脸识别系统进行操作和管理。
人脸识别考勤硬件组成：人脸识别考勤设备；
人脸识别门禁硬件组成：人脸识别设备+门禁控制器+门锁+开关；
人脸识别通道硬件组成： 人脸识别设备+通道控制器+通道闸机。
✦人脸活体检测
人脸活体检测是指在人脸识别系统中，为防止恶意者伪造和窃取他人的人脸特征用于身份认证，人脸识别系统需具有活体检测功能，即判断提交的生物特征是否来自有生命的个体。人脸识别活体检测较常的方式方式有动作指令活体检测、近红外人脸活体检测、3D人脸活体检测。
动作指令活体检测:是一种利用眨眼运动、嘴部运动、人脸多个部件的时序运动来进行检测的技术，是目前移动端商用技术中应用最广的技术，该方法对用户的交互要求较高，成本较低。
近红外人脸活体检测:基于多光谱成像的方法，从可见光波段之外找到更加有效的波段或组合是真人脸和伪造人脸在成像系统上呈现较大差异，从而加以区分。该方法在活体检测的应用十分有效，但是对采集条件要求较严格，成本较高。
3D人脸活体检测：利用3D摄像头拍摄人脸,得到相应的人脸区域的3D数据,并基于这些数据做进一步的分析, 最终判断出这个人脸是来自活体还是非活体。该方法在人脸活体检测中十分有效，能够防止平面照片、不同弯曲程度的照片等，但成本高。
✦人脸识别的三种模式介绍
人脸识别的1:1 模式
本质上是计算机对当前人脸与人像数据库进行快速人脸比对并得出是否匹配的过程，可以简单理解为证明你是不是你自己本人，常用于做人脸身份验证。当前基于该模式的产品较多，价格也比较合适。
常用场景：校园访客身份验证、考生身份验证等。
人脸识别的1:N模式
1:N 则是在海量的人像数据库中找出当前用户的人脸数据并进行匹配，即从N个人脸中找出1个目标，可以简单理解为找出你是谁，常用于做人脸身份识别。当前基于该模式的产品较多，价格也比较合适。
常用场景：教师考勤、校门通道、宿舍通道、宿舍门禁、校园门禁、办公楼门禁等。
人脸识别的M:N模式
M:N 是通过计算机对场景内所有人进行面部识别并与人像数据库进行比对的过程，是动态人脸比对，其使用率非常高，但因其必须依靠海量的人脸数据库才能运行，并且由于识别基数过大，需要强大的服务器去进行大量的运算，建设成本高，同时由于设备分辨率不足等因素，使M:N模式会产生很高的错误率从而影响识别结果。
✦解决痛点
1、进出校园的人员是否有合法的身份和权限；
2、进出校园刷卡，操作起来麻烦；
3、如何确认进出校园、宿舍等区域的为师生本人，而非他人代刷、盗刷。
✦方案优势
◉系统软件B/S架构，浏览器登录操作，支持多种浏览器；
◉设备支持脱机模式，连接后可自动上传数据，确保数据不丢失；
◉非强制性：可在用户几乎无意识的状态下完成身份、权限验证；
◉非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像完成验证；
◉验证方式：人脸识别、刷卡+人脸识别、工号+人脸识别、人脸识别或刷卡拍照；
◉近红外活体检测，可有效杜绝用照片、视频等方式进行复制、假冒。
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