人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。用户可以选择各种开门方式：既可以通过刷IC卡，也可选用数字密码键盘开所，二者也可同时选用。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投漂的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸识别门禁系统是指为保证安防门禁技术能够稳定的运转，而建立起来的一系列包括软硬件环境、应用软件以及业务数据在内的运营支持系统。一个完整的人脸识别门禁系统包括几个方面：主机、网络、数据库、应用软件、终端、与其他系统的接口以及系统中的流程、规则和数据。从理论上讲，这些方面的因素都有可能成为人脸识别门禁系统性能的瓶颈。这些门禁设置多需要居民近距离手动接触才能打开,频繁接触容易引发皮肤***,尤其是抵抗力较弱儿童和老年人。
人脸识别具体工作流程
1、通过摄像头采集人脸照片，把数据传回部署了识别核心的客户端。
2、***采集仪再把***识别结果以及***照片传回部署了人脸识别查验识别核心的客户端，验证是否为正确的、有效的持卡人。
3、人脸识别摄像头为专用人脸识别采集仪，有独有的人脸***功能，提升人脸识别准确度，内嵌有加密芯片，与可见光人脸识别算法绑定使用。
4、提供SDK开发包，让第三方平台能接收人脸识别结果。
5、系统能记录每次识别和验证的过程，单独存放并以报表形式呈现，作为复查验证依据。
