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人行通道系统，顾名思义就是对于出入口的一个管理，但随着数字和网络技术的飞速发展动态人脸识别系统，人行通道系统也就是门禁系统早已超越了单纯的门道及钥匙管理人脸识别，而逐渐发展为一套完整的出入管理系统，对于工作环境安全、人事考勤管理等方面起着越来越巨大的作用。人行通道系统的选择也是很重要的，万一购买了劣质量产品那无非是给消费者带来生命和财产的不安全！

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；

④肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

⑤特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间人脸识别系统，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

(2)人脸跟踪

面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。

(3)人脸比对

面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对人脸识别管理系统，并找出的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：

人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。人脸面部识别技术

所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有虹膜识别

语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

尤其是新发布的ArcFace4.0，对多项算法模型进行了升级，算法精度大幅提升，检测的防攻击能力也得到了增强。

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人脸识别，是应用场景人的面部特点消息开展身份核查的这种人工智能技术。近些年，随之工艺的飞速发展，人脸识别技术离大家的生活起居越来越近，生活中比比皆是。根据用监控摄像头收集带有脸部的图象或视頻，并自動在图象中检验和脸部，被检验者的脸部特点就能被纪录并剖析。

人脸识别系统现阶段早已在诸多制造业内获得了运用。其在入口处操纵、移动支付、企业自动化出勤、旅游景点检票系统，乃至是等一连串游戏里面的运用都获得了制造业内研究员的普遍认同。随之工艺的飞速发展，其运用范畴将随着扩张，持续拓宽到诊疗、教肓、道路等各个领域，给大家产生更自动化的生活方式。