人臉識別閘機門禁系統(tǒng)工作原理
1)、打開電源，3秒后系統(tǒng)進入工作狀態(tài)。
2)、讀卡器讀到有效卡時，峰鳴器會發(fā)出悅耳聲響，向行人提示讀卡成功；同時還對從卡中讀到的信息進行判斷、處理，并向主控制板發(fā)出申請通過信號；
3)、主控板接收到讀卡器和紅外線傳感器的信號，并經(jīng)綜合處理后，向方向指示器和電機發(fā)出有效控制信號，使方向指示標(biāo)志轉(zhuǎn)為綠色箭頭通行標(biāo)志，同時閘機發(fā)出設(shè)定語音，主控板控制電機運轉(zhuǎn)，限位開關(guān)控制電機動轉(zhuǎn)角度，閘門打開，允許行人通行；
4)、行人根據(jù)方向指示器標(biāo)志指示通過通道后，紅外線傳感器感應(yīng)到行人通過通道的全過程，并不斷向主控板發(fā)出信號，直至行人已經(jīng)完全通過通道；
5)、若行人忘記讀卡或讀無效卡進入通道時，系統(tǒng)將禁止行人通行，并且會發(fā)出語音報，（闖入，請）直至行人退出通道后，才解除報；重新讀有效卡方允許通行.

人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計算機技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術(shù)實現(xiàn)為主；人臉識別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的核心算法，并使識別結(jié)果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機器識別、機器學(xué)習(xí)、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種技術(shù)，同時需結(jié)合中間值處理的理論與實現(xiàn)，是生物特征識別的新應(yīng)用，其核心技術(shù)的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉(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，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，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：
非強制性：用戶不需要配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強制性”；
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：在實際應(yīng)用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；
除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點。

人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、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人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識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獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、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，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉圖像匹配與識別
人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設(shè)定一個閾值，當(dāng)相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結(jié)果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據(jù)相似程度對人臉的身份信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認(rèn)，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認(rèn)，是一對多進行圖像匹配對比的過程。

人臉識別被認(rèn)為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。
相似性
不同個體之間的區(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。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。
易變性
人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（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。
在人臉識別中，類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。

人臉識別主要用于身份識別。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)下的快速身份識別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識別技術(shù)無疑是佳的選擇，采用快速人臉檢測技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實時查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫進行實時比對，從而實現(xiàn)快速身份識別。
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的崛起，一些人臉識別技術(shù)的將該項技術(shù)應(yīng)用到領(lǐng)域中，如應(yīng)用開心臉等，根據(jù)人臉的輪廓，膚色，紋理，質(zhì)地，色彩，光照等特征來計算照片中主人公與的相似度。
人臉識別考勤應(yīng)用
　　人臉識別考勤系統(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。同時支持TCP/IP聯(lián)網(wǎng)方式，考勤數(shù)據(jù)自動上傳管理部門，管理考勤數(shù)據(jù)。廣泛適用于企事業(yè)單位、中小學(xué)教育機構(gòu)、酒店、會所、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者的青睞，因為其不僅滿足了人們對“環(huán)保與高度安全”的需求，而且識別率高、簡單易用，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別總體設(shè)計方案與非接觸，防人臉識別考勤機是的典例外，又如智能視分析模塊及應(yīng)用等多種安防技術(shù)與產(chǎn)品的開發(fā)，相信在不久的將來，將得到更廣泛的應(yīng)用。