紅外識(shí)別人臉，高準(zhǔn)確率下的安防升級(jí)，
人臉閘機(jī)采用紅外識(shí)別人臉技術(shù)，抗干擾性強(qiáng)，可以降低光照等外部環(huán)境和位置的影響，提取人臉屬性進(jìn)行動(dòng)態(tài)比對(duì)，識(shí)別誤差大幅度減小。當(dāng)人員與數(shù)據(jù)庫(kù)中的信息比對(duì)失敗時(shí)就無(wú)法進(jìn)入。這就了進(jìn)入人員的安全性，未登記的外部人士和非庫(kù)內(nèi)人員無(wú)法冒充他人進(jìn)入，即便是拿他人照片也無(wú)法"刷臉過(guò)閘"。

多數(shù)據(jù)互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)跨門口管理，同個(gè)單位有多個(gè)的情況下，可裝配多個(gè)人臉閘機(jī)，不同區(qū)域的人臉閘機(jī)有統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫(kù)和終端管理平臺(tái)，讓各區(qū)域的人臉閘機(jī)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互聯(lián)，并對(duì)多個(gè)進(jìn)行統(tǒng)一化管理。具體到不同單位，也會(huì)根據(jù)實(shí)際情況制定相對(duì)應(yīng)的訂制人臉閘機(jī)解決方案。

人臉識(shí)別門禁的代表產(chǎn)品之一就是人臉閘機(jī)，人臉閘機(jī)是通過(guò)人臉識(shí)別系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人員管理、人員入庫(kù)和比對(duì)記錄功能的產(chǎn)品，主要通過(guò)事先導(dǎo)入人員照片到數(shù)據(jù)庫(kù)或現(xiàn)場(chǎng)刷臉的方式，核驗(yàn)出入人員身份一致性，并且對(duì)來(lái)訪記錄進(jìn)行查詢、導(dǎo)出等操作。

人臉識(shí)別器利用3D圖像處理技術(shù)從視頻中提取人臉凹凸邏輯數(shù)字特征，再利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)、物理光學(xué)的原理轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，通過(guò)小型計(jì)算機(jī)運(yùn)算和轉(zhuǎn)化，然后建立起人臉3D數(shù)學(xué)模型，將芯片中記錄的照片數(shù)據(jù)與邊檢處攝像頭拍攝的照片通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行比對(duì)，確認(rèn)是否為同一人。

人臉識(shí)別是指能夠識(shí)別或驗(yàn)證圖像或視頻中的主體的身份的技術(shù)。人臉識(shí)別算法誕生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它們的準(zhǔn)確度已經(jīng)大幅提升，現(xiàn)在相比于指紋或虹膜識(shí)別等傳統(tǒng)上被認(rèn)為更加穩(wěn)健的生物識(shí)別方法，人們往往更偏愛(ài)人臉識(shí)別。讓人臉識(shí)別比其它生物識(shí)別方法更受歡迎的不同之處是人臉識(shí)別本質(zhì)上是非侵入性的。比如，指紋識(shí)別需要用戶將手指按在傳感器上，虹膜識(shí)別需要用戶與相機(jī)靠得很近，語(yǔ)音識(shí)別則需要用戶大聲說(shuō)話。相對(duì)而言，現(xiàn)代人臉識(shí)別系統(tǒng)僅需要用戶處于相機(jī)的視野內(nèi)（假設(shè)他們與相機(jī)的距離也合理）。這使得人臉識(shí)別成為了對(duì)用戶友好的生物識(shí)別方法。這也意味著人臉識(shí)別的潛在應(yīng)用范圍更廣，因?yàn)樗部杀徊渴鹪谟脩舨黄谕c系統(tǒng)合作的環(huán)境中，比如系統(tǒng)中。人臉識(shí)別的其它常見(jiàn)應(yīng)用還包括訪問(wèn)控制、欺詐檢測(cè)、身份認(rèn)證和社交媒體。

在人臉表征階段，人臉圖像的像素值會(huì)被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量，這也被稱為模板(template)。理想情況下，同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中，兩個(gè)模板會(huì)進(jìn)行比較，從而得到一個(gè)相似度分?jǐn)?shù)，該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個(gè)主體的可能性。