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随着人脸识别技术的成熟，各种领域使用人脸识别闸机替代人工进行实名制验证，实现对出入口的、便捷、精准的管理以及降低人工管理成本。对于人脸识别实名制闸机的应用，机场安检、火车站、汽车站、海关、智慧楼宇、智慧社区等场所都已开始投入使用… 应用人脸识别闸机，机场、火车站、海关等高安防场合，将人脸识别与实名制验证结合，让旅客自助安检或验票通关人脸识别摆闸，替代人工检验，而且人脸识别的速度非常快，让旅客的出行更加便利。 人脸识别速通闸，还可以从前端摄像头开始部署，将采集的数据与系统对接，有助于开展工作，防止与打击行为，加强公共场合的安全和提高人员的办案效率。

人脸在视觉上的特点是：

，不同个体之间的区别不大人脸识别系统，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识别管理系统，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；

人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法，需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息，特别是移动互联网时代，摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下，也可以在昏暗的街灯下，以及深夜出租车内，这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈，二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析（可以假定为无数的几何特征点求解），根据分析的结果来给出一个相似值，通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对，产生的计算数值是否达到要求。

【2】“家校互通”刷脸通话电子班牌      在星马电子的展台上，我们还可以看到主打刷脸视频通话的新型智慧班牌，在校园等半封闭式环境下可有效满足家校互通的刚需。学生提前录入人脸并与家长号码绑定后，只需刷脸即可与家长进行视频通话。对于限制携带手机的小、初、高而言，支持视频通话的智慧班牌可以满足学生联系家长的即时需求，也能避免学生对通讯设备的滥用。