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人脸识别闸机三大特性1.人脸识别闸机的实用性：当家长来校接送孩子的时候人脸识别通道闸，可启用人脸识别闸机人脸识别，能快速识别出是那位孩子的家长，同时打开闸门，如是陌生人，闸机将启用红外探测报警通知管理员。2.人脸识别闸机先进性：在学校图书馆出入口，“人证合一”身份核验让师生们出入图书馆无需前台登记，只需在闸机通道人脸识别终端前面短暂停留，毫秒时间单位内即可“刷脸”通过，不会遭遇忘带证件的尴尬或者补领证件的麻烦，管理人员也无需再一一查验出入人员的证件。在保证稳定性实用性和便捷性的前提下，通道管理门禁还应具备一定的先进性，以保证在今后的一定时期内不会被淘汰，并且可以满足通道使用中的要求和需求。3.人脸识别闸机便捷性：学生、教职工进出校园刷脸即可通过闸机进入学校，无需带卡；对学生的进出校园，可通过后台查询信息记录；

校园出入口人脸识别闸机系统可解决校园安全问题：1.学生、教职工进出校园刷脸即可通过闸机进入学校，无需带卡；2.非本校外来人员一律不允许进入学校；3.已经注册的学生家长可以同时刷和刷脸，即可通过闸机进入学校；4.访客需通过到门卫访客机刷登记后，可临时进入校园；5.闸机具备刷IC卡功能，当学生人脸识别核验失败时人脸识别管理系统，也可通过刷学生卡通过闸机；6.对学生的进出校园，可通过后台查询信息记录；7.需对学生和教职工进行人脸图像的采集建库。原则上学生家长也需要人脸图像的采集，如条件不具备也可不采集人脸图像，但进出需同时刷；8.系统针对学校的应用情况，系统可以建立家长和学生的关联关系，比如家长进出闸机时屏幕显示该家长的，也可以控制家长和学生成对进出的验证。

杜绝陌生人随意进出，强化小区安全管理　　老旧小区或多或少存在管理不严问题。贴广告的、搞推销的、发传单的、认识的不认识的人员车辆随意出入，带来极大的安全隐患。启用门禁系统后，该现象明显得到缓解，然而拦得住无意人，防不住有心人。门禁成本低廉，指纹有指纹膜可以替代，只要想进来，什么门禁都不是问题。

在人脸识别闸机门禁系统正式启用之前，社区服务中心会通知住户进行信息录入和人脸采集。正式启用人脸识别闸机门禁之后，不曾在系统里登记过信息的人无法自由出入，有效杜绝陌生人随意进出，进一步强化社区安全管理。　　亲友前来拜访，想要进入小区该怎么办？每次都要自己下来开门？显然不现实。针对这个问题，社区管理做出解释："业主租户可以通过电话、视频等方式确认访客身份，随后进行临时性的人脸和登记，就可以顺利进出小区了。"　　由于小区人口经常发生变动，比如搬家、租房等，管理处需要及时为新住户更换指纹资料，配备门禁卡、钥匙等，非常麻烦。人脸识别闸机门禁投入使用之后，新来的住户只需要在社区管理处登记人脸信息，即可自由进出，大大节省社区人员变动管理成本。

曾经看似高深莫测的人脸识别，如今就在触手可及之处。人脸识别闸机门禁的投入应用，改变以往的出入模式，有效阻拦陌生人随意进出小区，尽可能降低小区安全事故发生的频率，提高住户生验，推进小区服务科技化，打造全新的物业管理模式，实现智能化管理。

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

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。

门禁系统

   门禁管理系统是以人脸识别为开门工具，配合计算机管理系统，实现房间分类、出入纪录、时间统计、防盗报警等安全管理。

   门禁管理范围：所有需要控制人员进出的场所，包括办公楼、机房、财务室、资料室等等，不同的地方可以采用不同的门禁设备，实现上可以采用相同的控制软件。

   办公室门禁将所有单元大门进行网络化连接，并且通过一定数量的门禁控制器将所有门识别终端进行统一管理，通过统一的数据采集验证接口，制定相应的门禁规则、完成系统的黑白名单，实现办门禁系统的智能网络化的统一管理。

   停车场管理以人脸识别权限替代原有卡权限，完成停车场改造或新建停车管理系统，系统设定有效识别距离为1.5米，进出停车场时，打开车窗扭头对向摄像头，即可识别权限通过，安全性及操作方便性远高于持卡停车。

   访客管理系统安装在机关大门保安室，可以对临时进出人员数据跟踪管理。也可以授权访客进出某办公室；控制外来车辆进出等；系统通过查询和统计规定时间内在采集点的读卡记录，对数据进行相关处理，生成进出报表，实现安防管理。

（5）食堂用餐系统

   根据机关食堂多为统一配餐的特点，人脸识别用餐系统设计为计次餐饮，全部采用实时消费方式，可充分利用的硬件资源，在原有网络系统接入人脸识别收费终端，用餐时只要微笑面对终端，机器根据内部权限即可判定该用餐者是否为有权限用户，发出警示，绿灯表示通过，红灯表示无权限；上位机软件根据消费次数完成员工的用餐报表。

3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。

 1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快更准确的目的。

 2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到的目的。

 3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。

 4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。