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人脸识别闸机解决校园学生出入安全问题

个人身份确认是社会较为普遍的基本需求，自古以来面相是确定人身份的重要依据。计算机人脸识别技术是一项非常具有挑战性的任务人脸识别通道闸，迄今为止计算机人脸识别的准确性依然受到光照条件、人脸的姿态、表情等因素的影响[1]。相比指纹、虹膜等生物特征的身份鉴别技术，人脸图像信息的获取可以在非合作条件下完成，因此该技术在业务中的应用需求非常大。近年来，随着深度学习等新理论和方法的突破，人脸识别技术的准确性有了大幅度提升。

如何创造一个安全的、数字现代化的、智能化的校园，安全管理有着十分重要的意义。人脸识别技术是基于人的脸部特征为信息源进行身份验证的一种生物识别技术，用于闸机上是为了方便人们快速开闸人脸识别系统。

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人脸识别管理系统，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，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。

人脸识别闸机越来越受企业青睐

小区、校区、楼宇等出入口管理是城市的一个重要组成部分，利用高新技术手段，让出入口管理在各个方面更加的智能化，提升管控的先进性，为社区居民提供更加智能化的服务，已经成为当下社区管理的大势所趋。    作为人工智能领域的重要组成部分——人脸识别的科技发展相关政策支持力度不断加强，因此，人脸识别的重要性也就不言而喻。从应用领域来看，目前人脸识别闸机广泛应用于客运站（人、证、票合一验证，实名核验）、小区（出入口通道身份核验，刷脸开闸、访客登记）、工地（出入口管理，刷脸开门、身份核验、考勤记录）、楼宇（进出人员身份核验、访客登记、刷脸开门、人脸门禁）、景区（人、证、票实名核验、黑名单识别告警）等场景，而现如今国内几乎所有的企业都开始配备“人脸识别闸机”，“人脸识别闸机”受到大企业的青睐，那么它到底具备哪些功能，又能帮企业解决哪些问题呢？

出入口人脸识别闸机基本的管理任务就是内外人员分流管理，VIP访客体验升级    企业将人员信息录入数据库，内部人员可以直接刷脸进出道闸，外来访客只需要简单登记信息再刷脸即可进入，智能化的人脸识别大大节省了人员出入的时间，人员的来访也得以有序管理。针对VIP访客，管理员可事先在人脸库录入图像，访客来访时无需登记，直接刷脸通行，提升企业接访形象。

人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析（可以假定为无数的几何特征点求解），根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。

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。