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智能化时代，随着人脸识别技术的进步门禁人脸识别系统，人脸识别考勤逐渐走进人们的视野人脸识别。由于解决了IC卡丢失，指纹破皮打不上卡的问题，以及完善考勤管理制度，因此逐渐被市场接纳并普及应用。可以说，人脸识别考勤的出现，既是生物识别技术进步的使然，也是当今社会需求的必然结果。

相对于C端家庭领域，公共领域的出入门禁更倾向于采用人脸识别，而且对识别率要求没有那么高人脸识别系统，企业一般都能接受99．7％的识别率。但是对于家庭用户来讲，由于涉及到安全隐私风险，一般很难接受人脸识别有稍微的误差。而在学校、社区、办公楼或公寓和酒店这些公共区域的出入口，一般本身部署视频监控和防盗报警等安全防控装置，相对来说安全一些。而且，的是，人脸识别可以实现同时多目标识别人脸识别管理系统，避免排长队识别的拖拉，大大提升了管理和业务效率。

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。

总体设计思路

     人脸识别系统是基于建立“以员工为服务对象、以企业管理为目的，以多种信息化技术为管理手段、结合以人为本的服务理念，实现一脸认证通过考勤、进出权限认证、用餐认证等综合管理系统”的总体设计思路。

2、总体结构

     在系统的总体结构设计上，充分考虑现状以及未来的系统扩展需求，采用多接口、开放式框架设计。

     该人脸识别系统中心平台是核心层：由中心数据库，人事管理、系统管理等各类模块组成，主要对系统各类应用子系统和硬件终端进行综合管理，管理业务流和数据流。

应用子系统模块：子系统是微笑通系统的应用服务层，提供该系统的各类应用功能管理，包括食堂消费、门禁、考勤、会议签到、访客管理、车辆出入监控等子系统。通过专业定制的汉王人脸识别设备采集员工在终端发生的各类信息，通过计算机终端，管理各类信息，为及员工提供与人脸识别相关的各类服务。

      第三方应用接口：该系统提供规范的接口，开放的通讯协议，方便第三方人事管理系统，OA办公系统等通过统一的应用接口访问微笑通中心平台，实现数据共享数据交换。

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。

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。

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