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人臉的建模與檢索：

可以將登記入庫的人像數據進行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板(人臉特征文件)保存到數據庫中。在進行人臉搜索時(搜索式)，將的人像進行建模，再將其與數據庫中的所有人的模板相比對識別，終將根據所比對的相似值列出相似的人員列表。

人臉識別的優勢：

人臉識別的優勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。所謂自然性，是指該識別方式同人類(甚至其他生物)進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜/識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區別個體。

一、三輥閘有個別閘機過人掉桿該怎么處理？

1、落桿電磁鐵的位置沒有裝好，按正確方式安裝。

2、電源問題，電壓不夠，檢修電路確保電壓正常。

二、閘機斷電卻不掉桿該怎么處理？

1、檢查電磁鐵的安裝位置是否正確，落桿電磁鐵支架彈簧力度過小，及時調整。

2、轉盤和轉桿磨擦力太大，在平時維護時應按照維護指南進行維護處理。

由于每個人的這些特征都不相同，因此利用人體的這些獨特的生理特征可以準確地識別每個人的身份。

隨著計算機技術的迅速發展，人們開發了指紋識別、聲音識別、掌形識別、簽名識別、眼紋（）識別等多種生物識別技術，目前許多技術都己經成熟并得以應用。

人臉檢測分為參考模板、人臉規則、樣本學習、膚色模型與特征子臉等方法。

參考模板方法首先設計一個或數個標準人臉模板，然后計算測試樣本與標準模板之間的匹配程度，通過閥值來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結構分布特征，人臉規則即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣本是否包含人臉；樣本學習則采用模式識別中人工神經網絡方法，通過對人臉樣本集和非人臉樣本集的學習產生分類器；膚色模型依據人臉膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測；特征子臉將所有人臉集合視為一個人臉子空間，基于檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在人臉。

正常來說，人臉識別閘機在安裝的時候要注意不要強光對射，如果人臉識別閘機在安裝的時候，后期遇到強光，在掃描人臉的時候會有些誤差。人臉識別閘機的識別距離一般在0.5-5米之間，所以不會影響到通行的效率，能夠提供各方面的人臉識別閘機的解決方案。