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人行通道系统，顾名思义就是对于出入口的一个管理，但随着数字和网络技术的飞速发展，人行通道系统也就是门禁系统早已超越了单纯的门道及钥匙管理，而逐渐发展为一套完整的出入管理系统，对于工作环境安全、人事考勤管理等方面起着越来越巨大的作用。人行通道系统的选择也是很重要的机场人脸识别系统，万一购买了劣质量产品那无非是给消费者带来生命和财产的不安全！

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等人脸识别。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征人脸识别系统。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

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，提高图片的质量人脸识别管理系统，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。

人脸识别门禁考勤系统优势：

1、高准确率

准确率99.4%(在万分之一误识率下)，准确率95%(在千万分之一误识率下)，人脸识别准确率超过人眼度。

2、识别速度快

1秒内可完成识别，高密度通道可用。

3、支持验证检测

防3D打印、电子屏、面具、头套类攻击。

4、多种集成模式

支持刷IC卡、刷、刷脸、二维码以及多种模式组合使用。

5、嵌入式软硬一体机设计

可离线工作，在脱机断网的情况下仍旧可以正常识别人脸，高可靠性，便于安装，部署灵活。

6、兼容性强

韦根输出+继电器输出，广泛适用于不同种类的闸机、门禁系统。

(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。

人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。折叠人脸图像采集及检测人脸图像采集：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。