人脸识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域困难的研究课题之一。人脸识别系统的困难主要是人脸作为生物特征的特点所带来的。相似性不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器guan的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行***是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。易变性人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中，类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称类变化为类间变化（inter-class difference），而称第二类变化为类内变化（intra-class difference）。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。用户配合度现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。也就是说，人如果发生较大变化，系统可能就会认证失败。光照、姿态、装饰等，对机器识别人脸都有影响。
人脸识别闸机通道闸是通道管理设备之一，主要用于人行通道管理；具有快速打开、安全、方便等特点，是行人高频率出入通道的理想管理疏导设备。人脸识别闸机通道闸采用人脸识别闸机技术是技术层面的革新，对使用者来说，不仅简化管理，同时也提高了安全性。
依据人脸特征检查技能：经过选用色彩、概括、纹路、构造或许直方图特征等进行人脸检查识别。
依据模板匹配人脸检查识别技能：从数据库傍边获取人脸模板，接着采纳必定模板匹配战略，使抓取人脸图画与从模板库获取相匹配，由相关性的高低和所匹配的模板巨细确定人脸巨细以及方位信息。
依据计算的人脸检查技能：经过关于“人脸”和“非人脸”的图画很多收集构成的人脸正、负样本库，选用计算办法强化训练该体系，然后完成对人脸和非人脸的模式进行检查和分类。
人脸识别闸机四大特征
几何特征：从脸部点之间的间隔和比率作为特征，辨认速度快，内存请求比较小，关于光照敏感度下降。
依据模型特征：依据不一样特征状况所具有概率不一样而获取人脸图画特征。
依据计算特征：将人脸图画视为随机向量，并用计算办法辨别不一样人脸特征模式，比较典型的有特征脸、***成分剖析、奇异值分解等。
依据***网络特征：利用很多***单元对人脸图画特征进行联想存储和回忆，依据不一样***单元状况的概率完成对人脸图画精que辨认。
人脸识别技术在中国的发展起步于上世纪九十年代末，经历了“技术引进——***市场导入——技术完善——技术应用——各行业领域使用”等五个阶段。到目前为止，随着国内人脸识别技术水平的不断成熟，该技术越来越多的被推广到安防领域，延伸出考勤机、门禁机等多种产品，产品系列达20多种类型，可以全mian覆盖煤矿、楼宇、***、社会福利保障、电子商务及安全防务等领域。
