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随着人脸识别技术的成熟，各种领域使用人脸识别闸机替代人工进行实名制验证，实现对出入口的、便捷、精准的管理以及降低人工管理成本。对于人脸识别实名制闸机的应用，机场安检、火车站、汽车站、海关、智慧楼宇、智慧社区等场所都已开始投入使用… 应用人脸识别闸机，机场、火车站、海关等高安防场合，将人脸识别与实名制验证结合人脸识别摆闸，让旅客自助安检或验票通关，替代人工检验，而且人脸识别的速度非常快，让旅客的出行更加便利。 人脸识别速通闸，还可以从前端摄像头开始部署，将采集的数据与系统对接，有助于开展工作，防止与打击行为，加强公共场合的安全和提高人员的办案效率。

人脸识别终端在智慧社区也将大有作为。通过人脸识别门禁闸机，不但可以及时有效发现外来人员、访客和周边服务人员，及时做登记和拍照，从而规范社区生活秩序，创建智慧平安家园，而且，保护业主并提供便捷服务人脸识别管理系统。毫无疑问，人脸识别门禁可以强化社区出入口门禁安全体系，协助社区智能化管理。可以说，人脸识别与智慧小区的合作是拍档，未来的智慧社区将是人脸识别社区。

人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

(2)面部跟踪 面貌跟踪就是指对被检验到的面貌开展动态性总体目标跟踪。实际选用根据模型的方式 或根据健身运动与模型紧密结合的方式 。除此之外，利用皮肤颜色模型跟踪也不可多得一种简洁明了而合理的方式。 (3)人脸比对 面貌核对是对被检验到的面貌像开展确定或在面像库中开展总体目标检索。这事实上就是，将取样到的面像与库存量的面像先后开展核对，并找到的配对目标。因此，面像的叙述决策了面像分辨的具体做法与特性。

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。