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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，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人行通道闸系统，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。

为提升小区安保等级，保障民众生命安全，国内不少生活社区启用了门禁系统。早期的门禁系统，主要依赖指纹识别、磁卡识别等技术，住户需要借助门禁卡、指纹等工具才能顺利通过小区大门。随着人脸识别技术深入研究与应用，市面上开始出现人脸识别闸机门禁系统，该系统凭借人脸难以的特性横扫安防市场。

清晨匆忙出门，冲到小区门口才发现忘带门禁卡怎么办？要么掉头回去找，要么乖乖等人开门人脸识别管理系统。平时还好，若是碰上工作日就有点悲剧了。对于分秒必争的上班族而言，等待的那一段时间或许就意味着全勤奖的泡汤。启用人脸识别闸机门禁系统之后，人脸就成了全新的、随身携带的"门禁卡"，想要出门刷脸就行，无接触高速度，还能防止皮肤细菌。

当然，也有住户提出疑问：晚上咋办？黑乎乎的，脸都看不清还怎么刷脸？针对夜间人脸识别效果问题，人脸识别技术今非昔比，环境光对如今的人脸识别技术而言影响不大，即使是在夜间灯光下也可以轻松识别人脸。"夜间不能识别人脸"只是个不成问题的问题。

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。

首先，人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。

其次，人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。

第三，人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。

金融行业：门禁、考勤、防尾随门、金库门

政府部门：门禁、考勤

教育行业：考生身份识别、宿舍门禁系统

机关：门禁系统、库门禁系统

：重点区域门禁系统、库门禁系统

人脸识别门禁系统终端是由自主研发和生产的一款基于人脸识别算法应用的智能门禁终端，使用的人脸识别算法，配合200W 像素的摄像头，为客户快速实现人脸识别功能。

人脸识别门禁终端可以做到开放性合作，能够支持只提供硬件部分，适配客户的人脸识别算法，能够为人脸识别算法提供可靠运行的硬件平台，强大的硬件能力可以有力的保证人脸识别算法的运行。

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。