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随着现代化城市的发展，人脸识别闸机将是校园安全防范设备的不二之选。在校园重点进入场所尽可能的安人脸识别闸机装置，可有效的阻止人员混进校园人脸识别摆闸。 人脸识别闸机部署于校园的目的　学校大门出入口是学校的门户，是师生的必经之道，是家长接送小孩的交接点，也是分子经常出手的地方，学校大门出入口也是学校安全管理的部位，安装人脸识别闸机可有效阻止陌生人进入校园防范和避免突发事件的发生。

人脸在视觉上的特点是：

，不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，通道闸机系统可以通过这发面进行发展。

第二，人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚人脸识别管理系统，室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。通道闸机人脸识别技术可以一一排除这方面的困难，从而达到理想的运用效果。

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。

①特征向量法 该方法是先明确眼、鼻头、嘴巴等面像五官轮廊的尺寸、部位、间距等属性，随后再测算出他们的几何图形特征量，而这种特征量产生一叙述该面像的特征向量。 ②面纹模板法 该方法是在库文件存储多个规范面像模板或面像模板，在开展核对时，将取样面像全部像素与库中全部模板选用化有关量量度开展配对。除此之外，也有选用系统识别的自相关互联网或特征与模板紧密结合的方法。

人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。折叠人脸图像采集及检测人脸图像采集：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。

济南华瑞电子有限公司是非接触式IC/ID卡应用产品生产商和一卡通系统解决方案提供商，主营产品有门禁，测温安检门，道闸，人脸识别，车牌识别，人行通道闸，广告道闸，升降柱等设备。系统解决方案包括：大厦一卡通、小区一卡通、企业一卡通、校园一卡通等。人脸识别系统都能应用到哪些场合？工厂、政务及公共服务场所：工厂大门测温、政务和公共服务场所等，需要用到人脸识别、人脸考勤、门禁通行控制等应用场景，满足固定人群场所日常通行签到与体温监测、门禁出入及考勤记录等。