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摘 要：通过研究智慧社区管理方面存在的问题，以人脸识别技术为核心，构建一种“云+端”结合的系统架构，并根据实际需求拓展人脸识别技术的应用范围，使人脸识别技术与智慧社区管理工作深度结合，全面提升智慧社区的管理水平。
关键词：智慧社区;物联网;智能安防;智慧门禁;人脸识别;云计算
中图分类号：TU855 文献标识码：A 文章编号：2096-6903（2021）07-0000-00
社区是城市组成的基础，住户对于社区服务、社区安全性以及管理水平提高的诉求随着自身生活质量与社会科技水平的提高而不断上升。通过人脸识别技术可以提高社区整体的安全性和社区服务的便利性，进而可以在提升住户的居住幸福感上做出重要贡献。
1 智慧社区发展基础与面临的问题
社区是城市组成的基础，住户对于社区服务、社区安全性以及管理水平提高的诉求随着自身生活质量与社会科技水平的提高而不断上升。由此智慧社区的概念开始进入人们的眼帘。
智慧社区是利用网络技术、计算机技术、自动控制技术等先进手段，对传统社区的基础设施进行数字化和信息化改造利用，对社区公共资源和人员数据进行网络化数字化管理，为社区的管理与服务功能提供强大的技术支持，为社区建立多元化、全方位的服务系统[1]。
1.1 智慧社区的发展基础
我国智慧社区的发展有着很好的政策和技术基础，主要包括以下几个方面[2]。
1.1.1国家大力支持
2012年国家提出了智慧社区和智慧城市的建设，随即在各省市引起了建设高潮。在2013年民政部，国家发改委等多部门联合出台了《关于推进社区公共服务综合信息平台建设的指导意见》，强调各地要加强社区公共服务信息很建设，积极构建“智慧社区”。并在之后全國陆续公布了多个智慧社区的建设项目，并在政府的引导下，相关研究也进步明显。
1.1.2物联网硬件普及范围广
物联网技术是建设智慧社区的核心途径和手段。在智慧社区的建设中物联网技术能够把社区中的管理者、服务者与智能系统动态地联系在一起。利用大量底层感知设备，如监控摄像头、环境传感器、远传计量表等设备，通过网络整合感知设备的信息，建立智慧家居管理、社区物联网管理和社区网络服务三方平台，充分提升社区的管理水平[3]。
1.1.3 拥有自主核心技术
在智慧社区通信链路的建立过程中可以充分使用5G技术。通过5G信息传输与云计算平台可以获得更大量的数据，更快的计算速度与更强的处理能力。当前我国5G技术的发展走在世界前列，拥有自主核心技术，在基站设立与网络建设上拥有优势。由此在智慧社区的建设上拥有可靠的独立自主能力与广阔的发展空间。
1.2 智慧社区管理存在的问题
社区管理中目前存在的问题主要有以下方面[4]：
1.2.1 社区主体发生巨变
现如今城市范围在不断扩大，单个社区的范围也在不断扩大。社区组成主体不再只包括居住在社区的人员，还包括与社区住户有联系的社区外群体，如外卖员、快递员、或者住户的亲朋好友等，社区参与人员的多元化在使社区人员结构不断发生变化，社区现在已完成了从单一社区主体向多元社区主体发展。同时，人员的频繁流动也造成了住户的内容也在不断变化，如何管理好不断动态变化的人员则是智慧社区在发展过程中亟需解决的问题。
1.2.2 社区主动管理能力不足
社区主动管理能力不足体现在以下几点：一方面，人员组成复杂化让采用传统安保人员值守方式的社区管理压力陡增，安保人员疲于应对各种突发状况，管理存在漏洞;在技术上视频监控系统只能做到事后参考而无法实时报警，且事后采集信息成本高（人力、物力、财力付出）。另一方面，社区对于特殊人群的关照已变得愈发重要，例如对于老人与孩童的关照就急需加强。我国老龄化情况在不断加深，独居老人在家中遇险的报道屡见不鲜;而对于孩童来说，独自遇险的情况也时有发生。对于社区，如何通过技术层面的建设来主动防范危险发生也是值得思考的方面。
2 人脸识别技术的特点分析
2.1 人脸识别技术的特点
人脸识别技术运用如今先进的生物识别及图像处理技术，其识别过程中人机互动性良好，不需人与设备直接接触。而指纹或虹膜识别等则不具备此项优势。人脸识别系统自然光下即可完成识别过程，而指纹识别或者虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集虹膜图像，这些采集方式或是需要人体某一部分的直接参与，或者可以通过技术手段进行伪造，或者建设成本较高，并不利于大范围推广。
技术发展至今天，人脸识别技术在身份识别、身份查找等领域的应用已经具备了技术条件，人脸认别系统响应速度迅速并采用人像跟踪技术，减少同一人的照片存储数量，降低数据冗余与硬件设备的投入，同时为安保与警方采取控制措施提供了充分的响应时间。能够为公共安全防范工作提供强有力的技术保障。
2.2 人脸识别技术的优点
自然性：将传统的门卫识别人员身份自然过渡到利用机器识别身份，人们的识别习惯没有变化。
非强制性：识别过程体验良好，被识别人不需刻意配合设备。
非接触性：全程不需人机接触即可完成识别。
并发性：可同时进行多个图像识别，效率高。
3 人脸识别技术在智慧社区中的架构
人脸识别技术在智慧社区中的应用架构可以充分利用云计算与物联网技术，其整体结构由数据采集端、数据分析平台、价值展现端三部分组成。系统总架构如图1所示。
3.1 数据采集端 随着物联网技术的大力发展，数据采集的过程已经发生了极大的变化，从人的信息数据（客户端）到人的管理数据（位置、运动参数等），再到物的数据（终端采集数据、传感器采集数据、摄像头采集数据等）都可以作为数据的来源。由此人脸识别门禁机、大门访客管理终端、智能摄像头以及移动端的部分上传数据都可以作为数据采集端。
3.2 数据分析云平台
云平台是一种技术，也是一种服务。“云+端”模式里的“云”指的云平台要发挥的作用。毫无疑问，数据计算和数据分析是其最根本也是最重要的功能之一，只有依托有价值的大数据分析，“端”采集的数据才会生成价值;与此同时，大数据的分析必须依托云平台，所以“云”是“云+端”模式中的核心角色之一。
3.3 价值展示端
所谓的价值展现，实际上是作为与用户交互的节点“端”。手机App、微信公众号、支付宝、社区管理系统、开放接口应用方式等是通过云端计算产生的价值功能。
4 人脸识别技术在智慧社区中的实踐
4.1 基于人脸识别的门禁系统
传统门禁系统主要采用“刷卡”方式，这种门禁的技术含量较低，安全性差。大量的店铺与智能手机都可以对传统门禁卡信息进行复制并加以使用，给不法分子以可乘之机。另一方面，此类门禁卡的体积相对较小，遗失或者忘记携带的情形屡屡出现，一旦出现这种现象业主在进出楼宇时便会“卡壳”。综上所述，传统门禁卡已无法满足使用人对于生活质量与安全性的要求。
使用人脸识别技术代替传统门禁技术，在该系统中，人脸就是钥匙，使用人完全不用考虑未带门禁卡的问题。人像识别系统会对进出者的面部进行识别，与数据库中的图像信息比对成功后才会“放行”，由于采用的是活体识别方式，潜在尝试非法入侵的人员无法通过照片、视频等作弊手段绕过比对环节，系统安全性能得到极大提高。同时其部署维护也更加简单，前端摄像头识别人脸，后台通过比对验证即可放行，主要的维护工作仅集中在前端设备上，通行权限可由管理软件设置，管理更为智能。
4.2 基于人证合一实名认证的访客管理系统
对于亲友访客场景，来访人员可以提前将照片发给业主，业主在移动端进行访客登记，设定到访时间，在有效时间内访客可以直接通过刷脸进入。非亲友访客场景下可直接在前台进行人脸登记，登记信息会直接发送给对应业主，对于异常人员业主可拒绝放行或直接报警。
4.3 社区智能布控系统设计
通过人脸识别门禁、动态人脸预警系统与智慧社区服务平台结合，达到“防”“隔”“控”的三层管理效果。“防”是指防止区域内出现未被允许进入的人员，避免出现类似偷、盗、抢、遇险等破坏性事件发生。“隔”为隔离区域，通过门禁系统优化人员进出、活动范围及时间轨迹。“控”即通过大数据、云计算统计人员活动规律，对重点人员、高危人员等形成监控。
4.4 特殊人群关照
人脸识别除应用于安防系统外，还让社区提供人性化服务变为现实。如对社区中的儿童、独居老人、残障人士等特殊群体的关照。对于长者，安装在单元楼或家门上的人脸识别门禁系统能够记录这些人员的出入活动信息，若这些特殊人员一连几天都没有出入信息的更新，系统便会自动发出预警，提醒物业人员包括对象亲属及时上门探望;而对于小孩则可及时阻止对于禁区的闯入或危险活动的发生。
4.5 数据安全联动
通过借助互联网信息化技术，通过人脸识数据建立人员大数据库，该数据库不光可以帮助小区简化管理流程，提升居民的生活便利性，还可将小区的人脸大数据与公安系统的数据进行对接，帮助公安系统完成对社区安全的保障性监测。
随着技术的不断成熟与人民对于生活质量要求的不断提高，人脸识别技术定会有着更大的应用范围与发展空间。
5 人脸识别技术的发展困难
人脸识别技术在智慧社区和其他场合都有大量应用，也引起了一些值得注意的问题[5]。
5.1 识别背景的复杂
人脸检测作为整个系统中最重要的部分，能否准确识别出人脸直接影响系统的性能。当摄像头中的场景复杂时，人脸识别的准确度也会降低;另一方面，光照因素对于机器视觉的影响一直存在，智慧社区中的人脸识别系统前端设备多是室外安装，如何克服一天之中不同时间段，不同天气下光照对于摄像机的影响也是设备厂家、设计与安装人员需要面对的技术难点之一。
5.2 人员活动的影响
每个人拥有丰富的面部表情，不同表情会使得脸部轮廓与面部纹理产生变化，面部特征点的位置也会相应改变，从而增加了识别难度。
人脸识别系统在智慧社区安装位置多采取固定高度角度的安装方式，而社区中的人员构成复杂，人员组成由孩童至老年均有分布，不同年龄与行为会造成了摄像头识别人脸的角度发生多种变化，摄像头无法提取到正面人脸的情况会时有发生，人脸识别率降低。另一方面，社区住户、物业人员或公共服务人员本身在日常生活中对面部的遮挡，如佩戴帽子，眼镜、或者面部有胡须，刘海的改变和其他对面部遮挡的行为都有可能导致面部识别的失败。
5.3 个人信息安全压力
人脸识别系统不光在小区管理上有大量应用，在其他生活内容如支付、软件注册、进出其它建筑物等中也有大量使用，在对住户的身份信息进行收集的过程中，除录入人像资料外，还包括个人基本信息内容，以上这些信息多是由物业或者相关管理人员负责保存。若系统遭到网络黑客攻击或管理人员为了不法利益泄露住户资料，则会对住户个人信息安全造成严重破坏，侵犯住户的合法权益。
综上所述，以上这些困难需要从技术、人员和法律规范方面综合进行解决。人脸识别技术的发展依然还有很大的提升空间。
6 结论
智慧社区的建设在未来将会不断深入进行下去，而人脸识别技术在物联网、云计算等技术进步的加持下系统会更加安全，在安防领域更加智能，在人员看护或新领域上给予住户和管理者更多帮助，为增加社区智能化程度，提高社区管理水平，改善住户生活质量提供有力的技术保障。 参考文献
[1]肖羽.中国智慧社区发展实践及其前景研究[D].上海：上海社会科学院，2016.
[2]陈健，廖鸿亮.我国智慧社区可持续发展建设现状及问题分析[A].中国环境科学学会（Chinese Society for Environmental Sciences）.2019中国环境科学学会科学技术年会论文集（第三卷）[C].中国环境科学学会（Chinese Society for Environmental Sciences）：中国环境科学学会，2019：11.
[3]宫艳雪，武智霞，郑树泉，等.面向智慧社区的物联网架构研究[J].计算机工程与设计，2014，35（1）：344-349.
[4]陈自立.智慧社区治理的实践经验与关键问题[J].江汉大学学报（社会科学版），2016，33（3）：24-28+124-125.
[5]徐雯雯.关于人脸识别技术的难点和劣势[J].电脑知识与术，2019，15（25）：233-234.
收稿日期：2021-06-10
作者简介：张刚（1990—），男，陕西榆林人，本科，工程師，研究方向：建筑智能化。
通讯作者：张修涵，男，陕西西安人，本科，工程师，研究方向：建筑智能化。
Practical Wisdom Face Recognition Technology in the Community
ZHANG Gang，ZHANG Xiuhan，WANG Chun
（CHINA SHANGHAI ARCHIT ECTURAL DESIGN & RESEARCH INSTITUTE Co.，Ltd.，Shanghai 200062）
Abstract： By studying the problems existing in the management of smart communities， with face recognition technology as the core， a system architecture combining "cloud + terminal" is constructed， and the application scope of face recognition technology is expanded according to actual needs， so that face recognition technology is compatible with In-depth integration of smart community management to comprehensively improve the management level of smart communities.
Key words： smart community; internet of things; smart security; smart access control; face recognition; cloud computing
关键词：智慧社区;物联网;智能安防;智慧门禁;人脸识别;云计算
中图分类号：TU855 文献标识码：A 文章编号：2096-6903（2021）07-0000-00
社区是城市组成的基础，住户对于社区服务、社区安全性以及管理水平提高的诉求随着自身生活质量与社会科技水平的提高而不断上升。通过人脸识别技术可以提高社区整体的安全性和社区服务的便利性，进而可以在提升住户的居住幸福感上做出重要贡献。
1 智慧社区发展基础与面临的问题
社区是城市组成的基础，住户对于社区服务、社区安全性以及管理水平提高的诉求随着自身生活质量与社会科技水平的提高而不断上升。由此智慧社区的概念开始进入人们的眼帘。
智慧社区是利用网络技术、计算机技术、自动控制技术等先进手段，对传统社区的基础设施进行数字化和信息化改造利用，对社区公共资源和人员数据进行网络化数字化管理，为社区的管理与服务功能提供强大的技术支持，为社区建立多元化、全方位的服务系统[1]。
1.1 智慧社区的发展基础
我国智慧社区的发展有着很好的政策和技术基础，主要包括以下几个方面[2]。
1.1.1国家大力支持
2012年国家提出了智慧社区和智慧城市的建设，随即在各省市引起了建设高潮。在2013年民政部，国家发改委等多部门联合出台了《关于推进社区公共服务综合信息平台建设的指导意见》，强调各地要加强社区公共服务信息很建设，积极构建“智慧社区”。并在之后全國陆续公布了多个智慧社区的建设项目，并在政府的引导下，相关研究也进步明显。
1.1.2物联网硬件普及范围广
物联网技术是建设智慧社区的核心途径和手段。在智慧社区的建设中物联网技术能够把社区中的管理者、服务者与智能系统动态地联系在一起。利用大量底层感知设备，如监控摄像头、环境传感器、远传计量表等设备，通过网络整合感知设备的信息，建立智慧家居管理、社区物联网管理和社区网络服务三方平台，充分提升社区的管理水平[3]。
1.1.3 拥有自主核心技术
在智慧社区通信链路的建立过程中可以充分使用5G技术。通过5G信息传输与云计算平台可以获得更大量的数据，更快的计算速度与更强的处理能力。当前我国5G技术的发展走在世界前列，拥有自主核心技术，在基站设立与网络建设上拥有优势。由此在智慧社区的建设上拥有可靠的独立自主能力与广阔的发展空间。
1.2 智慧社区管理存在的问题
社区管理中目前存在的问题主要有以下方面[4]：
1.2.1 社区主体发生巨变
现如今城市范围在不断扩大，单个社区的范围也在不断扩大。社区组成主体不再只包括居住在社区的人员，还包括与社区住户有联系的社区外群体，如外卖员、快递员、或者住户的亲朋好友等，社区参与人员的多元化在使社区人员结构不断发生变化，社区现在已完成了从单一社区主体向多元社区主体发展。同时，人员的频繁流动也造成了住户的内容也在不断变化，如何管理好不断动态变化的人员则是智慧社区在发展过程中亟需解决的问题。
1.2.2 社区主动管理能力不足
社区主动管理能力不足体现在以下几点：一方面，人员组成复杂化让采用传统安保人员值守方式的社区管理压力陡增，安保人员疲于应对各种突发状况，管理存在漏洞;在技术上视频监控系统只能做到事后参考而无法实时报警，且事后采集信息成本高（人力、物力、财力付出）。另一方面，社区对于特殊人群的关照已变得愈发重要，例如对于老人与孩童的关照就急需加强。我国老龄化情况在不断加深，独居老人在家中遇险的报道屡见不鲜;而对于孩童来说，独自遇险的情况也时有发生。对于社区，如何通过技术层面的建设来主动防范危险发生也是值得思考的方面。
2 人脸识别技术的特点分析
2.1 人脸识别技术的特点
人脸识别技术运用如今先进的生物识别及图像处理技术，其识别过程中人机互动性良好，不需人与设备直接接触。而指纹或虹膜识别等则不具备此项优势。人脸识别系统自然光下即可完成识别过程，而指纹识别或者虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集虹膜图像，这些采集方式或是需要人体某一部分的直接参与，或者可以通过技术手段进行伪造，或者建设成本较高，并不利于大范围推广。
技术发展至今天，人脸识别技术在身份识别、身份查找等领域的应用已经具备了技术条件，人脸认别系统响应速度迅速并采用人像跟踪技术，减少同一人的照片存储数量，降低数据冗余与硬件设备的投入，同时为安保与警方采取控制措施提供了充分的响应时间。能够为公共安全防范工作提供强有力的技术保障。
2.2 人脸识别技术的优点
自然性：将传统的门卫识别人员身份自然过渡到利用机器识别身份，人们的识别习惯没有变化。
非强制性：识别过程体验良好，被识别人不需刻意配合设备。
非接触性：全程不需人机接触即可完成识别。
并发性：可同时进行多个图像识别，效率高。
3 人脸识别技术在智慧社区中的架构
人脸识别技术在智慧社区中的应用架构可以充分利用云计算与物联网技术，其整体结构由数据采集端、数据分析平台、价值展现端三部分组成。系统总架构如图1所示。
3.1 数据采集端 随着物联网技术的大力发展，数据采集的过程已经发生了极大的变化，从人的信息数据（客户端）到人的管理数据（位置、运动参数等），再到物的数据（终端采集数据、传感器采集数据、摄像头采集数据等）都可以作为数据的来源。由此人脸识别门禁机、大门访客管理终端、智能摄像头以及移动端的部分上传数据都可以作为数据采集端。
3.2 数据分析云平台
云平台是一种技术，也是一种服务。“云+端”模式里的“云”指的云平台要发挥的作用。毫无疑问，数据计算和数据分析是其最根本也是最重要的功能之一，只有依托有价值的大数据分析，“端”采集的数据才会生成价值;与此同时，大数据的分析必须依托云平台，所以“云”是“云+端”模式中的核心角色之一。
3.3 价值展示端
所谓的价值展现，实际上是作为与用户交互的节点“端”。手机App、微信公众号、支付宝、社区管理系统、开放接口应用方式等是通过云端计算产生的价值功能。
4 人脸识别技术在智慧社区中的实踐
4.1 基于人脸识别的门禁系统
传统门禁系统主要采用“刷卡”方式，这种门禁的技术含量较低，安全性差。大量的店铺与智能手机都可以对传统门禁卡信息进行复制并加以使用，给不法分子以可乘之机。另一方面，此类门禁卡的体积相对较小，遗失或者忘记携带的情形屡屡出现，一旦出现这种现象业主在进出楼宇时便会“卡壳”。综上所述，传统门禁卡已无法满足使用人对于生活质量与安全性的要求。
使用人脸识别技术代替传统门禁技术，在该系统中，人脸就是钥匙，使用人完全不用考虑未带门禁卡的问题。人像识别系统会对进出者的面部进行识别，与数据库中的图像信息比对成功后才会“放行”，由于采用的是活体识别方式，潜在尝试非法入侵的人员无法通过照片、视频等作弊手段绕过比对环节，系统安全性能得到极大提高。同时其部署维护也更加简单，前端摄像头识别人脸，后台通过比对验证即可放行，主要的维护工作仅集中在前端设备上，通行权限可由管理软件设置，管理更为智能。
4.2 基于人证合一实名认证的访客管理系统
对于亲友访客场景，来访人员可以提前将照片发给业主，业主在移动端进行访客登记，设定到访时间，在有效时间内访客可以直接通过刷脸进入。非亲友访客场景下可直接在前台进行人脸登记，登记信息会直接发送给对应业主，对于异常人员业主可拒绝放行或直接报警。
4.3 社区智能布控系统设计
通过人脸识别门禁、动态人脸预警系统与智慧社区服务平台结合，达到“防”“隔”“控”的三层管理效果。“防”是指防止区域内出现未被允许进入的人员，避免出现类似偷、盗、抢、遇险等破坏性事件发生。“隔”为隔离区域，通过门禁系统优化人员进出、活动范围及时间轨迹。“控”即通过大数据、云计算统计人员活动规律，对重点人员、高危人员等形成监控。
4.4 特殊人群关照
人脸识别除应用于安防系统外，还让社区提供人性化服务变为现实。如对社区中的儿童、独居老人、残障人士等特殊群体的关照。对于长者，安装在单元楼或家门上的人脸识别门禁系统能够记录这些人员的出入活动信息，若这些特殊人员一连几天都没有出入信息的更新，系统便会自动发出预警，提醒物业人员包括对象亲属及时上门探望;而对于小孩则可及时阻止对于禁区的闯入或危险活动的发生。
4.5 数据安全联动
通过借助互联网信息化技术，通过人脸识数据建立人员大数据库，该数据库不光可以帮助小区简化管理流程，提升居民的生活便利性，还可将小区的人脸大数据与公安系统的数据进行对接，帮助公安系统完成对社区安全的保障性监测。
随着技术的不断成熟与人民对于生活质量要求的不断提高，人脸识别技术定会有着更大的应用范围与发展空间。
5 人脸识别技术的发展困难
人脸识别技术在智慧社区和其他场合都有大量应用，也引起了一些值得注意的问题[5]。
5.1 识别背景的复杂
人脸检测作为整个系统中最重要的部分，能否准确识别出人脸直接影响系统的性能。当摄像头中的场景复杂时，人脸识别的准确度也会降低;另一方面，光照因素对于机器视觉的影响一直存在，智慧社区中的人脸识别系统前端设备多是室外安装，如何克服一天之中不同时间段，不同天气下光照对于摄像机的影响也是设备厂家、设计与安装人员需要面对的技术难点之一。
5.2 人员活动的影响
每个人拥有丰富的面部表情，不同表情会使得脸部轮廓与面部纹理产生变化，面部特征点的位置也会相应改变，从而增加了识别难度。
人脸识别系统在智慧社区安装位置多采取固定高度角度的安装方式，而社区中的人员构成复杂，人员组成由孩童至老年均有分布，不同年龄与行为会造成了摄像头识别人脸的角度发生多种变化，摄像头无法提取到正面人脸的情况会时有发生，人脸识别率降低。另一方面，社区住户、物业人员或公共服务人员本身在日常生活中对面部的遮挡，如佩戴帽子，眼镜、或者面部有胡须，刘海的改变和其他对面部遮挡的行为都有可能导致面部识别的失败。
5.3 个人信息安全压力
人脸识别系统不光在小区管理上有大量应用，在其他生活内容如支付、软件注册、进出其它建筑物等中也有大量使用，在对住户的身份信息进行收集的过程中，除录入人像资料外，还包括个人基本信息内容，以上这些信息多是由物业或者相关管理人员负责保存。若系统遭到网络黑客攻击或管理人员为了不法利益泄露住户资料，则会对住户个人信息安全造成严重破坏，侵犯住户的合法权益。
综上所述，以上这些困难需要从技术、人员和法律规范方面综合进行解决。人脸识别技术的发展依然还有很大的提升空间。
6 结论
智慧社区的建设在未来将会不断深入进行下去，而人脸识别技术在物联网、云计算等技术进步的加持下系统会更加安全，在安防领域更加智能，在人员看护或新领域上给予住户和管理者更多帮助，为增加社区智能化程度，提高社区管理水平，改善住户生活质量提供有力的技术保障。 参考文献
[1]肖羽.中国智慧社区发展实践及其前景研究[D].上海：上海社会科学院，2016.
[2]陈健，廖鸿亮.我国智慧社区可持续发展建设现状及问题分析[A].中国环境科学学会（Chinese Society for Environmental Sciences）.2019中国环境科学学会科学技术年会论文集（第三卷）[C].中国环境科学学会（Chinese Society for Environmental Sciences）：中国环境科学学会，2019：11.
[3]宫艳雪，武智霞，郑树泉，等.面向智慧社区的物联网架构研究[J].计算机工程与设计，2014，35（1）：344-349.
[4]陈自立.智慧社区治理的实践经验与关键问题[J].江汉大学学报（社会科学版），2016，33（3）：24-28+124-125.
[5]徐雯雯.关于人脸识别技术的难点和劣势[J].电脑知识与术，2019，15（25）：233-234.
收稿日期：2021-06-10
作者简介：张刚（1990—），男，陕西榆林人，本科，工程師，研究方向：建筑智能化。
通讯作者：张修涵，男，陕西西安人，本科，工程师，研究方向：建筑智能化。
Practical Wisdom Face Recognition Technology in the Community
ZHANG Gang，ZHANG Xiuhan，WANG Chun
（CHINA SHANGHAI ARCHIT ECTURAL DESIGN & RESEARCH INSTITUTE Co.，Ltd.，Shanghai 200062）
Abstract： By studying the problems existing in the management of smart communities， with face recognition technology as the core， a system architecture combining "cloud + terminal" is constructed， and the application scope of face recognition technology is expanded according to actual needs， so that face recognition technology is compatible with In-depth integration of smart community management to comprehensively improve the management level of smart communities.
Key words： smart community; internet of things; smart security; smart access control; face recognition; cloud computing