人臉識(shí)別閘機(jī)門(mén)禁系統(tǒng)工作原理
1)、打開(kāi)電源，3秒后系統(tǒng)進(jìn)入工作狀態(tài)。
2)、讀卡器讀到有效卡時(shí)，峰鳴器會(huì)發(fā)出悅耳聲響，向行人提示讀卡成功；同時(shí)還對(duì)從卡中讀到的信息進(jìn)行判斷、處理，并向主控制板發(fā)出申請(qǐng)通過(guò)信號(hào)；
3)、主控板接收到讀卡器和紅外線傳感器的信號(hào)，并經(jīng)綜合處理后，向方向指示器和電機(jī)發(fā)出有效控制信號(hào)，使方向指示標(biāo)志轉(zhuǎn)為綠色箭頭通行標(biāo)志，同時(shí)閘機(jī)發(fā)出設(shè)定語(yǔ)音，主控板控制電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，限位開(kāi)關(guān)控制電機(jī)動(dòng)轉(zhuǎn)角度，閘門(mén)打開(kāi)，允許行人通行；
4)、行人根據(jù)方向指示器標(biāo)志指示通過(guò)通道后，紅外線傳感器感應(yīng)到行人通過(guò)通道的全過(guò)程，并不斷向主控板發(fā)出信號(hào)，直至行人已經(jīng)完全通過(guò)通道；
5)、若行人忘記讀卡或讀無(wú)效卡進(jìn)入通道時(shí)，系統(tǒng)將禁止行人通行，并且會(huì)發(fā)出語(yǔ)音報(bào)，（闖入，請(qǐng)）直至行人退出通道后，才解除報(bào)；重新讀有效卡方允許通行.

人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的核心算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度；“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識(shí)別的新應(yīng)用，其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來(lái)，它的性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類(lèi)型的生物識(shí)別比較人臉識(shí)別具有如下特點(diǎn)：
非強(qiáng)制性：用戶不需要配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無(wú)意識(shí)的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”；
非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；
并發(fā)性：在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景下可以進(jìn)行多個(gè)人臉的分揀、判斷及識(shí)別；
除此之外，還符合視覺(jué)特性：“以貌識(shí)人”的特性，以及操作簡(jiǎn)單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點(diǎn)。

人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)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(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類(lèi)：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)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(duì)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(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉圖像匹配與識(shí)別
人臉圖像匹配與識(shí)別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中存儲(chǔ)的特征模板進(jìn)行搜索匹配，通過(guò)設(shè)定一個(gè)閾值，當(dāng)相似度超過(guò)這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識(shí)別就是將待識(shí)別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進(jìn)行比較，根據(jù)相似程度對(duì)人臉的身份信息進(jìn)行判斷。這一過(guò)程又分為兩類(lèi)：一類(lèi)是確認(rèn)，是一對(duì)一進(jìn)行圖像比較的過(guò)程，另一類(lèi)是辨認(rèn)，是一對(duì)多進(jìn)行圖像匹配對(duì)比的過(guò)程。

人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識(shí)別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。
相似性
不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類(lèi)個(gè)體是不利的。
易變性
人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過(guò)臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺(jué)圖像也相差很大，另外，人臉識(shí)別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。
在人臉識(shí)別中，類(lèi)的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類(lèi)的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱類(lèi)變化為類(lèi)間變化（inter-class difference），而稱第二類(lèi)變化為類(lèi)內(nèi)變化（intra-class difference）。對(duì)于人臉，類(lèi)內(nèi)變化往往大于類(lèi)間變化，從而使在受類(lèi)內(nèi)變化干擾的情況下利用類(lèi)間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。

人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)疑是佳的選擇，采用快速人臉檢測(cè)技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。
隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的崛起，一些人臉識(shí)別技術(shù)的將該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用到領(lǐng)域中，如應(yīng)用開(kāi)心臉等，根據(jù)人臉的輪廓，膚色，紋理，質(zhì)地，色彩，光照等特征來(lái)計(jì)算照片中主人公與的相似度。
人臉識(shí)別考勤應(yīng)用
　　人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，能有效提高企業(yè)的考勤管理方式，規(guī)范員工考勤操作，防止出現(xiàn)代打卡、弄虛作行為，也方便有效的提高考勤效率。同時(shí)支持TCP/IP聯(lián)網(wǎng)方式，考勤數(shù)據(jù)自動(dòng)上傳管理部門(mén)，管理考勤數(shù)據(jù)。廣泛適用于企事業(yè)單位、中小學(xué)教育機(jī)構(gòu)、酒店、會(huì)所、等。
　　綜上所述，具備環(huán)保節(jié)能特征是安防產(chǎn)品將受到制造廠商與消費(fèi)者的青睞，因?yàn)槠洳粌H滿足了人們對(duì)“環(huán)保與高度安全”的需求，而且識(shí)別率高、簡(jiǎn)單易用，為各種環(huán)境的安防提供了理想的解決方案。除上述的新穎指紋識(shí)別總體設(shè)計(jì)方案與非接觸，防人臉識(shí)別考勤機(jī)是的典例外，又如智能視分析模塊及應(yīng)用等多種安防技術(shù)與產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)，相信在不久的將來(lái)，將得到更廣泛的應(yīng)用。