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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人脸智能识别系统，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小人脸识别。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人脸识别系统，有效地提高分类器的检测速度。

首先，人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。

其次，人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉人脸识别管理系统，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。

第三，人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。

人脸识别门禁考勤系统优势：

1、高准确率

准确率99.4%(在万分之一误识率下)，准确率95%(在千万分之一误识率下)，人脸识别准确率超过人眼度。

2、识别速度快

1秒内可完成识别，高密度通道可用。

3、支持验证检测

防3D打印、电子屏、面具、头套类攻击。

4、多种集成模式

支持刷IC卡、刷、刷脸、二维码以及多种模式组合使用。

5、嵌入式软硬一体机设计

可离线工作，在脱机断网的情况下仍旧可以正常识别人脸，高可靠性，便于安装，部署灵活。

6、兼容性强

韦根输出+继电器输出，广泛适用于不同种类的闸机、门禁系统。

人脸识别在安防行业的应用

随着人工智能时代的到来，当前计算机视觉识别技术甚至已在一定程度上超过人类，计算机视觉和智能无人设备正快速普及。作为人工智能的典型应用，人脸识别技术成为人工智能的接口。

伴随着智能识别术的突破，安防企业在人脸识别通道闸这块土地上正打得热火，也将技术重点聚焦于动态人脸识别、行为分析等图像智能领域，而当前传统安防厂商和算法型厂商同时存在着明显的竞争和合作关系，整个安防行业在动态人脸识别技术的浪潮推动下，态势。

一个完整的人脸识别通道闸安防系统主要包括人行通道闸机、门禁系统、报警和监控三大部分。动态人脸识别布控系统、人脸识别门禁、人脸识别访客系统、人证合一闸机等产品也就应运而生，迅速占领了智能安防市场的大部分市场份额。整个安防市场已经进入到了泛智能化时代，交通、能源、园区、学校、楼宇、银行包括中小企业、民用等都有人脸识别的应用需求。

一般人脸识别分三个步骤：首先建立人脸的面像档案，即用摄像机采集单位人员的人脸或照片形式的面像文件，将其生成面纹(Faceprint)编码贮存起来；用摄像机当前出入人员的面像，获取人体面像，并将当前的面像文件生成面纹编码；用当前的面纹编码与档案库存的进行比对，即将当前面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对，获取相应信息。

人脸识别技术正在不断的完善，应用的范围也不断扩大