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人脸识别闸机解决校园学生出入安全问题

个人身份确认是社会较为普遍的基本需求，自古以来面相是确定人身份的重要依据动态人脸识别系统。计算机人脸识别技术是一项非常具有挑战性的任务，迄今为止计算机人脸识别的准确性依然受到光照条件、人脸的姿态、表情等因素的影响[1]。相比指纹、虹膜等生物特征的身份鉴别技术，人脸图像信息的获取可以在非合作条件下完成，因此该技术在业务中的应用需求非常大。近年来，随着深度学习等新理论和方法的突破，人脸识别技术的准确性有了大幅度提升。

如何创造一个安全的、数字现代化的、智能化的校园，安全管理有着十分重要的意义。人脸识别技术是基于人的脸部特征为信息源进行身份验证的一种生物识别技术，用于闸机上是为了方便人们快速开闸。

人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，它属于生物特征识别技术，是对生物体（一般特指人）本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、、声音（语音）、体形、个人习惯（例如敲击键盘的力度和频率、签字）等，相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、识别、语音识别（用语音识别可以进行身份识别，也可以进行语音内容的识别，只有前者属于生物特征识别技术）、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。  

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及人脸识别管理系统，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑人脸识别主要用于身份识别

是的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。

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。

匹配与鉴别 人脸图像匹配与鉴别：获取的人脸图象的特征数据信息与数据库查询中储存的特征模板开展检索匹配，根据设置一个阀值，当相似性超出这一阀值，则把匹配获得的結果輸出。人脸鉴别便是将待鉴别的人脸特征与已获得的人脸特征模板开展较为，依据类似水平对人脸的信息开展分辨。这一全过程又分成两大类：一类是确定，是一对一开展图象较为的全过程，另一类是分辨，是一对多开展图像匹配比照的全过程。

近年来各大景区人山人海的盛况再次出现，但是今年很多景区不再发愁这种情况了，因为景区上线了新的智能化设备——自助终端+人脸识别门禁，大大提高了景区的管理水平。

以往旅游旺季景区面临的问题不外乎两个，一个是购票和取票问题，另一个就是检票入园问题。由于人多，游客不是在售票窗口前排着长长的队伍，就是在检票入园的时候排长时间的队伍，这不仅浪费了大量的时间，也影响了游客的出游心情，因此今年景区将重点放在这两个方面，利用自助售取票机和人脸识别闸机来解决问题。       游客购票和取票的时候可以在自助售取票机上进行自主操作，使用微信、支付宝、等进行线上支付，仅需几分钟甚至几秒钟就可以完成整个过程，达到分流效果。而在景区入口将人脸识别闸机和检票系统相互联动，部分游客购票取票时录入人脸信息，刷脸即可入园，更加便捷。