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人脸识别闸机三大特性1.人脸识别闸机的实用性：当家长来校接送孩子的时候，可启用人脸识别闸机人脸识别摆闸，能快速识别出是那位孩子的家长，同时打开闸门，如是陌生人，闸机将启用红外探测报警通知管理员。2.人脸识别闸机先进性：在学校图书馆出入口，“人证合一”身份核验让师生们出入图书馆无需前台登记，只需在闸机通道人脸识别终端前面短暂停留，毫秒时间单位内即可“刷脸”通过，不会遭遇忘带证件的尴尬或者补领证件的麻烦，管理人员也无需再一一查验出入人员的证件。在保证稳定性实用性和便捷性的前提下，通道管理门禁还应具备一定的先进性，以保证在今后的一定时期内不会被淘汰，并且可以满足通道使用中的要求和需求。3.人脸识别闸机便捷性：学生、教职工进出校园刷脸即可通过闸机进入学校，无需带卡；对学生的进出校园，可通过后台查询信息记录；

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用人脸识别管理系统，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、化、几何校正、滤波以及锐化等。

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。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在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。

人脸识别通道闸机管理系统需求：软件的发展给我们的经济带来了很大的推动作用，现在越来越多的软件技术运用于各行各业，市场经济作为经济发展的一部分，推行新的技术对其有很大的帮助作用，而人类面部识别智能化的应用，为工作及生产带来很大便利，提高了效益。比如日常工作中的面部考勤签到，vip客户面部识别，来访人员面部识别等，这些系统的应用为行业及单位带来了很大的收益，因此随着技术的进步，跟上时代的步伐显得尤为重要。人脸识别通道闸机管理系统正是应用先进的人脸自动识别技术来实现与道闸中闸机的自动快速识别与开启，提高办事效率。人脸识别通道闸机，现在被广泛应用在考勤及安全出入同时兼顾，用在公司，事业单位，工厂，又能限制陌生人进入，又能做到刷脸考勤。