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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，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。

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。总的来讲人脸识别管理系统，以刷脸作为进出门的“钥匙”，不但给人们出入带来便捷，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。

人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸侦测,自动调整影像放大。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。[1]

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。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别

是的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。