它可以克服光線變化的影響，已經取得了比較好的識別性能，在精度、穩(wěn)定性和速度方面的整體系統性能超過三維圖像人臉識別。這項技術在近兩三年發(fā)展迅速，使人臉識別技術逐漸走向實用化。人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來，它的不易被復的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提。人臉識別中還包含人臉聚類，即可以自動將同一個人的人臉聚集到一起，方便相冊管理。

以上就是由先初智能公司為我們提供的一些關于人臉識別門禁知識的介紹，通過文章大家也了解了關于它的一些知識，它的應用范圍也是越來越廣了，包括它可以應用到，工地，校園，學生宿舍，等等，它的特點和功能也是越來越多了，關于它的一些知識今天就先為大家介紹到這里，希望這篇文章能夠對大家有所幫助。人臉識別系統比較熱門的研發(fā)方向，是一種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，應用領域也是比較廣泛的，在安防、金融、旅游等領域的應用也是非常頻繁的，識別也是有一些流程的，先初智能公司總結了一些識別的流程。

人臉識別系統概述

人臉識別系統，采用人臉識別技術，判斷某個人是否為本人或者具有某項授權，從而采取相應措施的系統。與指紋技術、掌靜脈技術相比，具有速度快、比對成功率高、應用安全等優(yōu)點。人臉識別系統的核心技術是人臉識別算法，可以有多種應用場景。

人臉識別系統構成

人臉識別系統一般由以下幾個部分組成：高性能計算機、攝像頭、讀卡器(如身shen證、二維碼等)、應用軟件(含人臉識別算法)、執(zhí)行機構(閘機等)、后臺管理系統(如數據庫等)。

人臉識別技術包含三個部分：

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。