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人脸识别闸机越来越受企业青睐

小区、校区、楼宇等出入口管理是城市的一个重要组成部分，利用高新技术手段，让出入口管理在各个方面更加的智能化，提升管控的先进性，为社区居民提供更加智能化的服务小区人脸识别系统，已经成为当下社区管理的大势所趋。    作为人工智能领域的重要组成部分——人脸识别的科技发展相关政策支持力度不断加强，因此，人脸识别的重要性也就不言而喻。从应用领域来看，目前人脸识别闸机广泛应用于客运站（人、证、票合一验证，实名核验）、小区（出入口通道身份核验，刷脸开闸、访客登记）、工地（出入口管理，刷脸开门、身份核验、考勤记录）、楼宇（进出人员身份核验、访客登记、刷脸开门、人脸门禁）、景区（人、证、票实名核验、黑名单识别告警）等场景，而现如今国内几乎所有的企业都开始配备“人脸识别闸机”，“人脸识别闸机”受到大企业的青睐，那么它到底具备哪些功能，又能帮企业解决哪些问题呢？

出入口人脸识别闸机基本的管理任务就是内外人员分流管理，VIP访客体验升级    企业将人员信息录入数据库，内部人员可以直接刷脸进出道闸，外来访客只需要简单登记信息再刷脸即可进入，智能化的人脸识别大大节省了人员出入的时间，人员的来访也得以有序管理。针对VIP访客人脸识别管理系统，管理员可事先在人脸库录入图像，访客来访时无需登记，直接刷脸通行，提升企业接访形象。

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；

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。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别

是的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

人脸识别通道闸机工作原理：人员通过人脸识别通道闸机时，会通过人脸识别摄像头对通行人员的脸部信息进行拍摄采集，然后跟系统数据库中的人员图像信息进行对比。如脸部识别对比通过，发送开闸信号给闸机，行人可通行人脸识别通道闸机;如果数据库中没有该通行人员人脸信息，则可以通过的方式通行。如有人员闯入，闸机感应后挡板会自动并报警，如有尾随情况，闸机会亮红灯并报警。防逆行，人脸识别后，对方如有人员逆行，闸机挡板会自动关闭。人脸识别系统还可保存人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过屏幕显示现场人脸识别情况及查询识别结果。另还可实现公司上下班考勤、场地人员技术功能。闸机运用上人脸识别技术，可以实现身上不携带任何东西都可以进行识别，也避免了人跟机器的接触，减少了对机器造成的磨损和细菌的，从而增加了机器的使用寿命和科技感。