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面部识别系统软件的功效取决于面部识别是一项受欢迎的电子信息技术研究领域，它归属于生物特征识别技术，是对生物体（一般专指人）自身的生物特征来区别生物体个人。生物特征识别技术所科学研究的生物特征包含脸、指纹识别、手相、、、响声（视频语音）、体形、本人习惯性（比如敲打电脑键盘的幅度和頻率、签名）等各种各样正明状况人脸识别一体机，做为保持身体检验的系统软件相对的识别技术就许多人脸识别、指纹识别识别、手掌纹识别、识别、识别、语音识别（用语音识别能够 开展识别人脸识别，还可以开展视频语音內容的识别，只能前面一种归属于生物特征识别技术）、体形识别、电脑键盘敲打识别、签名识别等。 伸缩

人脸识别系统主要包括四个组成部分：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。折叠人脸图像采集及检测人脸图像采集：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。

人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测，检测 :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、结构特征及哈尔特征等，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。人脸图像预处理，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理人脸识别管理系统。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。

人脸识别系统闸机立柱的安装步骤：1.根据安装现场的需求，在闸机上的空间位置，一般中间或前侧，开一个直径50mm的孔。注意：开孔位置应根据实际应用场景和闸机类型，50cm仅为参考值。2.拧下闸机头立柱至下方的螺母，将线缆从螺母和垫片穿出，取下螺母和垫片。注意：此时不要连接网线、电源线等，避免安装麻烦。3.将闸机头及线缆自上而下插入闸机开孔处。4.在闸机下方，将线缆及线缆接口依次穿过垫片、螺母，将螺母对准螺纹拧紧。5.连接电源、网线，屏幕画面启动。6.双手扶住立柱，轻轻转动，可调节闸机角度。根据识别界面，将闸机头调整至合适的识别角度。

人脸识别产品的主要特点

   ▷技术先进：采用了人脸识别、语音合成等先进技术，使产品更人性化

   ▷应用便捷：无须，只要站在识别机前即可自动识别，识别速度小于1秒

   ▷安全卫生：免接触，不用担心菌

   ▷准确性高：准确度超过99.95%，不受表情、胡须、帽子、眼镜等影响

   ▷计价：支持多级帐户，关联帐户，阶梯定价，按月、按餐限次消费

   ▷扩展性好：支持网络布局，多设备，多食堂数据同步

   ▷安全性强：双缓存保障数据准确，每餐后自动备份数据，网络版支持数据云端备份

   ▷本系统从根本上杜绝了、现象，从而避免了浪费，实践证明应用本系统后，食堂在改善了伙食标准的情况下，开支还有明显下降。

   ▷提升单位形象：人脸识别作为一种前卫的身份验证技术，应用于职工食堂，可以瞬间给职工和来宾留下深刻的印象，在为技术的先进而感叹的同时，也增强了对企业、单位的信赖度。

   ▷改善职工福利：本系统的关联帐户功能，可为职工、职工家属分别制定不同的收费标准，从而即体现了人性化管理，又能将有限的伙食补贴，尽可能多地用到职工本人身上。

   ▷规范公务接待：以前使用IC卡或指纹系统，无法对公务接待进行管理。本系统特有的公务接待拍照功能，将公务接待也纳入了管理范围，使公务接待也实现了有据可查。

人脸图像采集：不一样的人脸图像都能根据拍摄摄像镜头采集出来，例如静态数据图像、动态像、不一样的部位、不一样小表情等层面都能够获得非常好的采集。当客户在采集机器设备的拍攝范畴内时，采集机器设备会全自动检索并拍攝客户的人脸图像。 人脸检测：人脸检测在具体中关键用以人脸鉴别的预备处理，即在图像中校准出人脸的部位和尺寸。人脸图像中包括的方式特征十分丰富多彩，如条形图特征、色调特征、模版特征、构造特征及Haar特征等。人脸检测便是把这在其中有效的信息内容挑出，并运用这种特征完成人脸检测。 流行的人脸检测方式 根据之上特征选用Adaboost学习培训优化算法，Adaboost优化算法是一种用于归类的方式 ，它把一些较为弱的分类方法合在一起，组成更新的较强的分类方法。 人脸检测全过程中应用Adaboost优化算法筛出一些意味着人脸的矩形框特征(弱分类器)，依照权重计算的方法将弱分类器结构为一个强分类器，再将训炼获得的多个强分类器串连构成一个联级构造的堆叠分类器，合理地提升 分类器的检验速率。