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人脸识别闸机三大特性1.人脸识别闸机的实用性：当家长来校接送孩子的时候，可启用人脸识别闸机，能快速识别出是那位孩子的家长，同时打开闸门，如是陌生人，闸机将启用红外探测报警通知管理员。2.人脸识别闸机先进性：在学校图书馆出入口智能人脸识别系统，“人证合一”身份核验让师生们出入图书馆无需前台登记，只需在闸机通道人脸识别终端前面短暂停留，毫秒时间单位内即可“刷脸”通过，不会遭遇忘带证件的尴尬或者补领证件的麻烦，管理人员也无需再一一查验出入人员的证件。在保证稳定性实用性和便捷性的前提下，通道管理门禁还应具备一定的先进性，以保证在今后的一定时期内不会被淘汰，并且可以满足通道使用中的要求和需求。3.人脸识别闸机便捷性：学生、教职工进出校园刷脸即可通过闸机进入学校，无需带卡；对学生的进出校园，可通过后台查询信息记录；

现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入人脸识别管理系统，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。

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。

首先，人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。

其次，人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。

第三，人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器；可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿，人脸侦测,自动调整影像放大。