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④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间门禁人脸识别系统，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像人脸识别。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出的匹配对象。所以人脸识别系统，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

人脸识别门禁系统可以广泛应用于各行各业，方便企事业单位，提高工作效率，提高安全防范能力，以下是一些行业应用的场景：

金融行业：门禁、考勤、防尾随门、金库门

政府部门：门禁、考勤

教育行业：考生身份识别、宿舍门禁系统

机关：门禁系统、库门禁系统

：重点区域门禁系统、库门禁系统

人脸识别门禁系统终端是由自主研发和生产的一款基于人脸识别算法应用的智能门禁终端，使用的人脸识别算法，配合200W 像素的摄像头，为客户快速实现人脸识别功能。

人脸识别门禁终端可以做到开放性合作人脸识别管理系统，能够支持只提供硬件部分，适配客户的人脸识别算法，能够为人脸识别算法提供可靠运行的硬件平台，强大的硬件能力可以有力的保证人脸识别算法的运行。

一、立柱人脸识别闸机应用场景：

适用于办公区域、酒店、通道闸机、写字楼、学校、商场、商店、社区、公共服务及管理项目等需要用到人脸门禁的场所。

二、立柱人脸识别闸机产品特性：

支持光敏传感协同的夜间补光；

支持串口、韦根26、34输出，输出内容支持配置；

采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法；

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）、100万条识别记录（含近1万张现场抓拍照片）；

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%；

识别速度快，（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）人脸比对耗时0.2ms（1000人库，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，多次识别取平均值）；

支持陌生人检测，陌生人等级可配置；

支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存；

支持HTTP方式的接口对接；

支持公网、局域网使用部署方式；

支持屏幕显示内容配置；

支持识别距离配置。

(2)面部跟踪 面貌跟踪就是指对被检验到的面貌开展动态性总体目标跟踪。实际选用根据模型的方式 或根据健身运动与模型紧密结合的方式 。除此之外，利用皮肤颜色模型跟踪也不可多得一种简洁明了而合理的方式。 (3)人脸比对 面貌核对是对被检验到的面貌像开展确定或在面像库中开展总体目标检索。这事实上就是，将取样到的面像与库存量的面像先后开展核对，并找到的配对目标。因此，面像的叙述决策了面像分辨的具体做法与特性。

人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测，检测 :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、结构特征及哈尔特征等，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。人脸图像预处理，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。人脸识别一体机的优点是什么：一、车主不妨在网上盘查空车位、预订车位，预订好车位后消息自动到手机或导航设置，启动车位，一齐导航来到目标泊车位。二、泊车场能不泊车疾速进出，电子缴费，没有或仅有的拾掇员工，服务水平和效用大大抬高。三、泊车场内开导标识清楚，告诉我空车位在哪，加速车流诠释，同时泊车场内的灯光会左证车辆和的走向自动抬高照明度，以节约能源。四、车辆停好后，车辆自动定位，当离开时，可很便利地找到，追求爱车可经过触摸屏和手机杀青，经过手机可随时看到爱车的境况。