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随着现代化城市的发展，人脸识别闸机将是校园安全防范设备的不二之选。在校园重点进入场所尽可能的安人脸识别闸机装置动态人脸识别系统，可有效的阻止人员混进校园。 人脸识别闸机部署于校园的目的　学校大门出入口是学校的门户，是师生的必经之道，是家长接送小孩的交接点，也是分子经常出手的地方，学校大门出入口也是学校安全管理的部位，安装人脸识别闸机可有效阻止陌生人进入校园防范和避免突发事件的发生。

在人工智能技术体系中，人脸识别无疑是应用场景较广泛的生物识别技术。人脸识别技术是指从人脸图像中提取有效的特征信息后，利用计算机进行分析，从而进行身份认证的一种先进技术。当前人脸识别技术的研究已经成为人工智能与识别领域的热点。国内主要玩家有旷视、商汤、依图、优图、云天励飞等，其产品主要应用于和金融领域。

近两年来，随着人脸识别技术的快速迭代（据说每半年都会有一个质的飞跃），人脸识别适用的细分场景越来越多，并逐渐从大安防转向民用和商用应用市场。可以说人脸识别管理系统，现阶段，人脸识别技术已经在我们的生活中随处可见，如公寓门禁闸机、社区刷脸，刷脸支付、刷脸考勤和刷脸取款等等。而因为它非接触式、方便、可靠，人们也正逐渐接受这种应用方式，虽然人脸识别具有一定的安全风险。

人脸识别技术包含三个部分：

(1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

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。

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。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

人脸识别门禁闸机在不同场景下使用，具体解决方案不同，我们根据场合尺寸和用户个性化需求，量身定制人脸识别摆闸、翼闸等闸机设备。

使用于写字楼的一款典型，外观不锈钢体，呈现桥式扶拦造型，几组成圆柱形不锈钢柱稳固立于地面，简约又不失稳重，亚克力或有机玻璃镶嵌不锈钢体中心，整体通透明亮。机箱长度1.6米，高0.99米，通道宽度默认0.65米(可根据使用场景进行调整)，电控部分采用进口机芯，整机运行寿命超千万次以上。

面部识别系统软件的功效取决于面部识别是一项受欢迎的电子信息技术研究领域，它归属于生物特征识别技术，是对生物体（一般专指人）自身的生物特征来区别生物体个人。生物特征识别技术所科学研究的生物特征包含脸、指纹识别、手相、、、响声（视频语音）、体形、本人习惯性（比如敲打电脑键盘的幅度和頻率、签名）等各种各样正明状况，做为保持身体检验的系统软件相对的识别技术就许多人脸识别、指纹识别识别、手掌纹识别、识别、识别、语音识别（用语音识别能够 开展识别，还可以开展视频语音內容的识别，只能前面一种归属于生物特征识别技术）、体形识别、电脑键盘敲打识别、签名识别等。 伸缩