人脸识别的一般流程
人脸识别利用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作，技术上包括图像采集、特征***、身份的确认和查找等等。简单来说，就是从照片中提取人脸中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通过特征的对比输出结果。人脸识别的一般流程：
一、人脸采集：
不同的人脸图像通过摄像镜头采集得到，比如静态图像、动态图像、不同位置、不同表情等，当采集对象在设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄人脸图像。
二、人脸检测方法
在图像中准确标定出人脸的位置和大小，并把其中有用的信息挑出来（如直方图特征、颜色特征、模板特征等），然后利用信息来达到人脸检测的目的。关键点检测是自动估计人脸图片上脸部特征点的坐标。
主流方法： 基于检测出的特征采用Adaboost学习算法挑选出一些代表人脸的矩形特征（弱分类器），按照加权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。
三、人脸图像预处理 由于系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度矫正、噪声过滤等图像预处理，并终服务于特征提取的过程。
主要预处理方法有：人脸对准，人脸图像的光线补偿，灰度变换、直方图均衡化、 化、几何校正、中值滤波以及锐化等。 四、人脸特征提取 人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。
五、匹配与识别 提取的人脸特征值数据与数据库中存贮的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值参数，将相似度与这一阈值进行比较，来对人脸的进行判断。
人脸识别在闸机领域的应用场景
人脸识别是基于人的脸部特***息进行身份识别的一种生物识别技术。针对输入的人脸图像或者视频流，首先判断其是否存在人脸，如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部的位置信息。然后依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征数据，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。
人脸识别在闸机领域的应用场景
1、员工上班人脸闸机通道
2、火车站旅客入站人脸闸机通道
3、机场人脸识别闸机通道
4、学校人脸识别闸机通道
5、景区人脸识别闸机通道
6、小区人脸识别闸机通道
人脸识别系统在小区的运用
在小区里，实际的人口流动非常大，如业主的亲友、快递员、送货员、外卖哥、陌生人等，出入社区比较频繁。由于人员流动大、管理人员多等因素，安保人员在门口管理工作压力比较麻烦。此外，居民的门禁卡容易丢失，***容易被盗，密码容易***。长期以来一直没有得到有效解决。人脸识别系统利用物联网、智能科技、数字技术，实现居民的双重身份，有效防止陌生人随意进入社区，提高社区入口的安全性，加强社区的安全系统管理。
在社区实际应用中，安装人脸识别门禁系统，不仅解决了居民区出入口排队、登记、聚集等现象，而且严格控制外来人员进入小区，降低保安人员的工作效率。同时，一些居民区还采用人脸识别门禁进行测温，降低了测温的人工成本、测量效率低、预警响应慢等问题，为防疫人员的温度检测提供了诸多便利，提高抗疫防疫工作效率，为人民群众安全出行提供可靠保障。
人脸识别门禁系统，结合人脸识别、人脸对比、物联网技术实现身份交叉验证，以智能卓效的现代科技手段，实现社区管理的智能化、数字化、现代化。门禁作为居民居住环境安防的第壹关，是值得被每一位群众重视的，门禁的重要性是不可言喻的，人脸识别门禁系统在提高居住环境，方便群众生活，提升小区的安全系数，推进智慧小区更好的建设与发展。
