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随着现代化城市的发展，人脸识别闸机将是校园安全防范设备的不二之选。在校园重点进入场所尽可能的安人脸识别闸机装置，可有效的阻止人员混进校园。 人脸识别闸机部署于校园的目的　学校大门出入口是学校的门户，是师生的必经之道，是家长接送小孩的交接点智能人脸识别系统，也是分子经常出手的地方，学校大门出入口也是学校安全管理的部位，安装人脸识别闸机可有效阻止陌生人进入校园防范和避免突发事件的发生。

通过人脸识别闸机，可以监控公寓出入流动人员。人脸具有不易的特性，特别是人脸检测技术的不断进步，普通照片、无法欺骗门禁系统，而换造型、普通妆容、脸型胖瘦，也不会对识别结果造成太大的影响。总的来讲，以刷脸作为进出门的“钥匙”，不但给人们出入带来便捷，而且更是有效降低公寓人口流动管理成本。

不过，公寓、酒店这些行业，由于房间门较多，如果用人脸识别终端的话人脸识别管理系统，成本造价往往太高。而通过前端检测抓拍结合后端识别的猫眼锁，可以把整个人脸识别门禁成本降低，便于在公寓和酒店大规模的和应用。而且被动式识别功能也相当重要，即是需要人为触摸才能开启人脸识别功能，避免了人员误识别的尴尬和管理麻烦。而且猫眼锁类人脸识别终端不但大大降低了成本，而且解决了功耗问题，性价比较高，安装和后期维修都十分简单。

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

总体设计思路

     人脸识别系统是基于建立“以员工为服务对象、以企业管理为目的，以多种信息化技术为管理手段、结合以人为本的服务理念，实现一脸认证通过考勤、进出权限认证、用餐认证等综合管理系统”的总体设计思路。

2、总体结构

     在系统的总体结构设计上，充分考虑现状以及未来的系统扩展需求，采用多接口、开放式框架设计。

     该人脸识别系统中心平台是核心层：由中心数据库，人事管理、系统管理等各类模块组成，主要对系统各类应用子系统和硬件终端进行综合管理，管理业务流和数据流。

应用子系统模块：子系统是微笑通系统的应用服务层，提供该系统的各类应用功能管理，包括食堂消费、门禁、考勤、会议签到、访客管理、车辆出入监控等子系统。通过专业定制的汉王人脸识别设备采集员工在终端发生的各类信息，通过计算机终端，管理各类信息，为及员工提供与人脸识别相关的各类服务。

      第三方应用接口：该系统提供规范的接口，开放的通讯协议，方便第三方人事管理系统，OA办公系统等通过统一的应用接口访问微笑通中心平台，实现数据共享数据交换。

一、立柱人脸识别闸机应用场景：

适用于办公区域、酒店、通道闸机、写字楼、学校、商场、商店、社区、公共服务及管理项目等需要用到人脸门禁的场所。

二、立柱人脸识别闸机产品特性：

支持光敏传感协同的夜间补光；

支持串口、韦根26、34输出，输出内容支持配置；

采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、100万条识别记录（含近1万张现场抓拍照片）；

人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%；

识别速度快，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）人脸比对耗时0.2ms（1000人库，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）；

支持陌生人检测，陌生人等级可配置；

支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；

支持HTTP方式的接口对接；

支持公网、局域网使用部署方式；

支持屏幕显示内容配置；

支持识别距离配置。