人脸识别门禁在城市安全的应用场景如下：

通过城市重点区域部署的大量的视频、卡口、人脸抓拍、门禁、WIFI地址、手机信令进行实施采集检测，通过人工智能大数据平台进行数据处理、机器学习、分析算法建模、大数据分析处理等流程，实现人脸识别门禁系统信息与画像的对比。

通过重点防护场所人脸识别门禁大数据分析服务对公共场所各类视频、行为和人脸识别门禁设备等多种类安防数据进行多维分析，根据事实分析数据和重要指标检测，来监控重点场所的现场情况，根据重点场所以及相关联场所的分析结果，结合预案库，对重点防护场所进行事前预警；根据场所视频内容的语义特征信息，在事前预警、事仲追踪、时候取证等环节中事项人脸识别门禁系统城市级别场景迷糊目标的快速分级检索。

通过人脸识别门禁系统算法对互联网海量信息自动住区、自动分类聚类、主题检测、专题聚焦，将舆情数据从多种维度进行分析，实现社会治安相关的网络舆情检测信息需求，形成简报、报告、图表等分析结果，结合预先定义的预警方案，对舆情信息进行预警。

人脸识别门禁系统技术创新：

一；基于规划的智慧数据采集

基于规划的智慧数据采集可以提高人脸识别门禁数据收集的有效性。规则是整个智慧采集的核心，也是最终决策的基础依据。通过规则进行分析后，一方面可以将决策或者决策后的数据传输出去，领一方面可以按照决策做出局部报警。

二；智能化设备信息融合创新

人脸识别门禁系统利用智能化的技术手段对多个系统获得检测信息在一定推测下加以自动分析、综合，以完成所需的决策和估计任务。利用多个系统共同或联合操作的优势，提高人脸识别门禁系统的有效性。

三；基于深度学习的视频目标分类

传统的目标检测算法采用：基于滑动的窗口的候选区域选择+设计手工特征+分类器的思路。而人脸识别门禁系统深度学习算法构造出一个多层非线性层叠式神经元网络，能够很好睇模拟视觉信号从视网膜开始逐级提取特征。

四；结合时空信息的视频语义信息提取与分级检索

人脸识别门禁系统常见的图像语义信息提取方法采用图像语义特征+分类器的架构。而深度学习方法对视频进行理解、分析，以提取人类思维中所能理解的高层语义，将人脸识别门禁系统中海量视频的语义理解、语义分析、语义提取的简要概述。

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