人臉識別是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術(shù)，它的唯一性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。而人臉識別人行通道閘機系統(tǒng)就是把人臉識別技術(shù)和人行通道系統(tǒng)相結(jié)合，通過對人臉的識別作為人行通道開啟的鑰匙。它不僅免去了忘帶鑰匙或卡的煩惱，同時因為人臉識別人行通道閘機系統(tǒng)無需任何介質(zhì)開門，而節(jié)省了不少成本，如人員變動不需要更換 IC 卡等，只需要重新對人臉信息進行登記注冊即可;人臉識別人行通道閘機系統(tǒng)由于操作簡單、安全、便捷、智能，且無論室內(nèi)還是室外均可使用的特性，一直比“認卡不認人”的 IC 卡更具優(yōu)勢。近幾年人臉識別技術(shù)已在公安、海關(guān)、金融、軍隊、機場、企業(yè)等領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。有專家進一步指出，人臉識別的全面應(yīng)用時代已經(jīng)到來，他將成為一種方便人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾夹g(shù)。

　　產(chǎn)品介紹及應(yīng)用場景: 200 萬像素動態(tài)脫機人像識別攝像機采用了國際先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(CNN),是經(jīng)數(shù)千萬次算法訓(xùn)練后形成的產(chǎn)品，集圖像采集、人臉檢測、人臉跟蹤和人臉比對等功能，不僅識別率高而且識別速度快。脫機動態(tài)人像識別機，無需行人特意配合直接識別，無需電腦控制，行人在運動中也可識別，這大大提高了人像識別的易用性。產(chǎn)品可配套應(yīng)用于市面通用的任何通道閘(翼閘、擺閘、三輥閘等)、門禁及廣告門，可直接輸出開閘信號和韋根信號;可廣泛應(yīng)用于自家門口、小區(qū)門禁、學(xué)校進出口、道閘通道、寫字樓、地鐵、機場、高鐵等場景。

　　目前小區(qū)、廠區(qū)等出入口最多采用的是刷卡驗證的方式，經(jīng)常出現(xiàn)沒有帶卡的問題，人臉識別技術(shù)應(yīng)用于出入口道閘系統(tǒng)，是一種更安全的身份驗證方式，我司的人臉識別攝像機可應(yīng)用于門禁系統(tǒng)，具有識別率高，識別速度快，可適應(yīng)高低溫惡劣環(huán)境等優(yōu)點。人臉比對成功后，相機可以直接輸出開關(guān)信號到閘機、門禁，廣告門等設(shè)備，完成開門動作。

　　人臉識別系統(tǒng)原理:人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。

　　1、人臉圖像采集及檢測

　　人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

　　人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及 Haar 特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用 Adaboost 學(xué)習(xí)算法，Adaboost 算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。人臉檢測過程中使用 Adaboost 算法挑選出一些最能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

　　2、人臉圖像預(yù)處理

　　人臉圖像預(yù)處理：對于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測結(jié)果，對圖像進行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。對于人臉圖像而言，其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。

　　3、人臉圖像特征提取

　　人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。

　　基于知識的表征方法主要是根據(jù)人臉器官的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

　　4、人臉圖像匹配與識別

　　人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

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