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提升业主居住使用安全性、便捷性，升级智能化管理　　更安全　　当小区门禁管理启用了人脸识别闸机门禁系统后，就解决了老式门禁容易被所带来的安全隐患问题。人脸识别闸机门禁系统是以人脸识别技术为核心，人脸具有不易的特性，和传统的门禁卡、指纹相比，更加安全且不易，陌生人无法凭借化妆、戴假发、戴帽子、戴眼镜等方法潜入人行通道管理系统。

更便捷　　几乎每个业主都有过有遗失、忘记携带门禁卡匙的情况出现，只能叫保安打开门，而人脸识别则没有这种担忧。还有试想一下下雨天：住户拎着大包小包，带着娃，还要腾出一只手翻包找钥匙出来开门，手忙脚乱，这样的情况可以说是非常不方便，人脸识别门禁系统则为业主解决了这种尴尬。

人脸识别闸机门禁系统，具有主动人脸的功能，主要业主进入摄像头识别范围，系统会快速做出反应，与人脸数据库进行比对识别，显示识别成功，门会自动，住户可自由出入，不需要专门腾出手来、刷指纹或者输密码人脸识别管理系统，真正解放双手，做到使用的人性化。

更智能　　业主因为经常丢失门禁卡或卡损坏去管理处补办重新配备门禁卡、钥匙等，非常麻烦。采用人脸识别门禁系统，业主只需要在小区管理处一次采集人脸信息即可，不再担心丢失或补办的烦恼。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。  

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

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。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，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。人脸识别系统技术特指利用比较不同人脸视觉特征信息进行身份鉴别的新识别技术，属于生物特征识别技术的一种。人脸动态识别技术是一种基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频流进行处理，根据每个脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息，进一步提取每个人脸中的身份特征，并将其与一直的人脸进行对比，配合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，确认具体人员的身份。