在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。用户配合度现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。

图书馆人脸识别配合预约系统管理自习室的位置安排，学生可以通过APP和微博在线申请预约图书馆自习室的座位，刷脸进入自习室，统计学生的自习情况，对于经常存在的占位行为也会给予提醒，减少占位的纠纷问题。刷脸数据对图书馆和校园的管理者，可以帮助老师了解学生在图书馆的学习情况，了解学生喜欢的图书，为图书馆管理提供数据支持。所以学校采用人脸识别系统，在图书馆的门禁管理上，有效防止外来人员的随意进出，同时可以提升学生的借还书体验，通过大数据为学生提供更受欢迎的书籍，同时降低管理人员的工作量，具有一举多得的好处。

如果访客没有提前预约，那么访客到达现场，访客只要出示证件放在访客机上进行来访登记，现场拍照，人证比对，就可以将访客信息录入数据库中，不仅能够方便的查询访客信息，而且还能辨别证件的真伪，人脸识别社区价格，保障访客登记信息的真实性，而不是让访客登记流于形式！智能访客管理系统不仅可以用来管理访客，还能联动人脸识别、门禁系统、考勤系统，体温检测系统，同时通过统一的平台进行数据管理，对访客和内部员工的出入数据实时统计分析，为企业出入口的安全助力！

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