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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。 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了人脸识别管理系统。有其他场合使用人脸识别闸机人证合一闸机的情况，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。

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。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。[1]

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：

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。

人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测，检测 :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、结构特征及哈尔特征等，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。人脸图像预处理，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。