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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人脸智能识别系统。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，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。

现在通道闸机人脸识别技术的日趋成熟和发展前景越来越可观，国内目前在应用方面，也快速普及。

通道闸机与IC卡读写器结合便构成智能通道闸综合管理系统人脸识别管理系统，可以实现门禁、考勤、收费等功能。我们通常都能在大型会议场所出入口处设立一组通道闸，可以方便了参会人员的出席签到、会议管理人员的统计和查询;为有效地掌握、管理参会人员出入和出席情况提供了轻松的解决方案。同时也委婉地拒绝了非与会人员的进入，保障了会议的次序。大大减轻了会议服务人员的工作负担，会极大地提高会仪的工作效率。

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。

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。

人脸识别系统包括三个一部分： (1)人脸检验 外貌检验就是指在动态性的情景与繁杂的背景图中判断是不是存有面像，并分离出来出这类面像。一般有以下几类方法： ①参照模板法 设计方案一个或多个规范人脸的模板，随后测算检测收集的样品与规范模板中间的配对水平，并根据阀值来判断是不是存有人脸； ②人脸标准法 因为人脸具备一定的构造遍布特点，说白了人脸标准的方法即获取这种特点转化成相对的标准以判断检测样品是不是包括人脸； ③样品学习方法 这类方法即选用系统识别中神经网络算法的方法，即根据对面像样品集和非面像样品集的学习培训造成分类器； ④皮肤颜色模型法 这类方法是根据外貌皮肤颜色在色彩空间中遍布相对性集中化的规律性来开展检验。 ⑤特点子脸法 这类方法是将全部面像结合视作一个面像子空间，并根据检验样品两者之间在子孔间的投射中间的间距判断是不是存有面像。 该明确提出的是，所述5种方法在具体监测系统中也可综合性选用。

(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。