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人脸识别闸机是由人脸识别系统和通道闸机相结合组成的通行管理设备，主要识别方式除了刷脸、还可以、刷证件或者兼容更多的扫码、指纹等识别方式，当然具体用什么识别方式要根据使用场合的具体需求。

比如：人脸识别闸机就比较适合应用在企业办公楼用，行政机关，银行等场所机场人脸识别系统。 人脸识别闸机应用在企业办公楼，企业办公楼原有的门禁是的，那么当然为了不浪费，我们只需要求闸机厂家介入原有的门禁系统即可，这样、刷脸、刷都可以进出人脸识别闸机通道。 如果是刚刚建成的企业办公楼安装人脸识别闸机，这种情况就比较简单了，要了解企业需求后(功能和价格上的要求)，才能给出准确的人脸识别通道方案，比如闸机用什么型号的、人脸识别闸机价格、人脸识别闸机功能定制等。  针对人脸识别闸机人脸识别通道安装于办公楼的情况，闸机厂家通科技提出了部分建议，如果企业办公楼原来安装有闸机，只是想增加人脸识别功能，这种情况下，咨询原有闸机的供应商，看是否具备人证合一闸机对接开发能力和可扩展就ok了。有其他场合使用人脸识别闸机人证合一闸机的情况人脸识别管理系统，可根据具体需求咨询厂家即可。 当然人脸识别闸机人证合一闸机除了办公楼，使用的还有汽车站、检查站、火车站、机场、海关等场合都可使用。

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，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。

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，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：

①特征向量法

该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。

②面纹模板法

该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。

人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。

人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。

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，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。

在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。