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人脸在视觉上的特点是：

人脸识别门禁系统，不同个体之间的区别不大人脸识别，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，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。

人脸识别技术包含三个部分：

(1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

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、距离等属性人脸识别管理系统，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。

人脸识别系统闸机立柱的安装步骤：1.根据安装现场的需求，在闸机上的空间位置，一般中间或前侧，开一个直径50mm的孔。注意：开孔位置应根据实际应用场景和闸机类型，50cm仅为参考值。2.拧下闸机头立柱至下方的螺母，将线缆从螺母和垫片穿出，取下螺母和垫片。注意：此时不要连接网线、电源线等，避免安装麻烦。3.将闸机头及线缆自上而下插入闸机开孔处。4.在闸机下方，将线缆及线缆接口依次穿过垫片、螺母，将螺母对准螺纹拧紧。5.连接电源、网线，屏幕画面启动。6.双手扶住立柱，轻轻转动，可调节闸机角度。根据识别界面，将闸机头调整至合适的识别角度。

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。