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發布時間：2021-05-16 10:16
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人臉識別門禁的特點有：
首先不用制作門禁卡，節省費用的同時也避免了用卡人的攜帶問題。 其次人臉識別更加安全可靠，不用擔心卡片丟失被人使用的問題。 人臉識別也有方便快捷，易于管理等有點。
人臉識別門禁的精準度和人臉識別技術先進與否、人臉門禁應用場景、當天的環境（比如光線）、人臉門禁硬件設備都有關系，重中之重技術問題。
相比傳統的門卡，人臉識別門禁系統更加的安全，因為門卡在配鑰匙的店鋪可隨意，而門卡如此容易被，讓不少市民感到擔憂，這樣等于小區門禁系統如同虛設。而人臉識別門禁系統利用的是人臉的唯1匹配性，具有先天的安全優勢。
人臉識別的一般流程
人臉識別利用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作，技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結果。人臉識別的一般流程：
一、人臉采集：
不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態圖像、動態圖像、不同位置、不同表情等，當采集對象在設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝人臉圖像。
二、人臉檢測方法
在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。關鍵點檢測是自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。
主流方法： 基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。
三、人臉圖像預處理 由于系統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矯正、噪聲過濾等圖像預處理，并終服務于特征提取的過程。
主要預處理方法有：人臉對準，人臉圖像的光線補償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。 四、人臉特征提取 人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。
五、匹配與識別 提取的人臉特征值數據與數據庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值參數，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的進行判斷。
人臉識別技術已經不是新鮮事了，其工程應用始于20世紀60年代，經過50多年的發展，人臉識別技術已經取得了重大突破，很多經典算法和人臉庫相繼出現。
通過數十年的技術沉淀以及經驗積累，目前人臉識別系統蕞高的正確率可以達到99.5%，而人眼在同等條件下識別的正確率僅為97.52%，人臉識別的準確率已經做到了比肉眼更精準。與此同時，智慧城市的發展也推動著人臉識別技術的前進。近年來智慧城市這個概念在全球范圍內興起，隨即進入部署階段，如今，智慧城市已經不單單是人們腦海中的愿景，而是實實在在照進現實的一種城市模式，而人臉識別早已成為城市智慧化發展的得力助手。
