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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，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人脸识别系统，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。

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.对学生的进出校园人脸识别管理系统，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。

现在通道闸机人脸识别技术的日趋成熟和发展前景越来越可观，国内目前在应用方面，也快速普及。

通道闸机与IC卡读写器结合便构成智能通道闸综合管理系统，可以实现门禁、考勤、收费等功能。我们通常都能在大型会议场所出入口处设立一组通道闸，可以方便了参会人员的出席签到、会议管理人员的统计和查询;为有效地掌握、管理参会人员出入和出席情况提供了轻松的解决方案。同时也委婉地拒绝了非与会人员的进入，保障了会议的次序。大大减轻了会议服务人员的工作负担，会极大地提高会仪的工作效率。

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。

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、化、几何校正、滤波以及锐化等。

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。