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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人脸识别通道闸。    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访客人脸识别管理系统，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。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。  

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。

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，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。

动态人脸识别终端产品特性· 动态人脸识别终端双摄防伪，各类照片在各种载体上的；

· 人脸识别终端夜间红外、RGB双补光；

· 动态人脸识别终端支持外接二维码扫描器、（目前只支持新中新DKQ-A16D）；

· 动态人脸识别终端支持串口、韦根26输出，输出内容支持配置；

· 动态人脸识别终端采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

· 动态人脸识别终端支持设备本地存储万人库，（a）云平台设备支持同时储存5万张人脸照片（小于400KB）、100万条识别记录（0.45KB）、2万张现场抓拍照片（b）局域网设备支持同时存储2万张人脸照片（照片按100KB计算）、1万条识别记录（含现场抓拍照片）；

· 动态人脸识别终端人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%；

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