人脸识别门禁识别-人脸识别-一路机电人脸识别器

人脸识别系统应用架构分为以下三部分：

1、人脸采集与制证部分；

主要用于通过照片信息或摄像机采集信息把来人身份的信息及人脸信息建模、入库，并可用于证明信息制作。

2、人脸识别与闸机触发部分；

主要通过IP摄像机采集将要通过人行闸机的人员的人脸信息，并跟库中人员信息进行比对，如果识别结果正确，闸机将开启，允许通过。如果库中没有人员人脸信息，则可以通过读卡方式，开启闸机。

3、人脸识别结果统计与大屏显示；

保存人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过大屏显示现场人脸识别情况及查询识别结果。

随着科技的发展，人脸识别系统也越来越智能了，本公司的新型人脸识别一体机解决了以往识别速度慢和化妆后难以识别的问题。

1.门禁识别论证功能

用户只需要在允许的距离范围内正脸面对摄像头稳定0.5秒既可完成识别与论证并给出相应提示或打开门锁。

2.自动学习与训练功能

人员可能因化妆等原因造成识别时间较长，针对这种情况本系统采用了人脸识别自动学习与训练功能；本功能对人员化妆后特征与库中原有人脸特征进行统合三维重建模，这样在您第二次门禁时同样达到***识别的效果。

以下是基于几何特征的方法进行人脸识别的技术原理介绍：

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成，正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别，因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述，可以做为人脸识别的重要特征。几何特征***早是用于人脸侧面轮廓的描述与识别，首先根据侧面轮廓曲线确定若干显著点，人脸识别门禁识别，并由这些显著点导出一组用于识别的特征度量如距离、角度等由正面灰度图中线附近的积分投影模拟侧面轮廓图是一种很有新意的方法。

采用几何特征进行正面人脸识别一般是通过提取人眼、口、鼻等重要特征点的位置和眼睛等五官的几何形状作为分类特征，但Roder对几何特征提取的准确性进行了实验性的研究，结果不容乐观。

可变形模板法可以视为几何特征方法的一种改进，其基本思想是 :设计一个参数可调的******模型 (即可变形模板)，定义一个能量函数，通过调整模型参数使能量函数至小化，此时的模型参数即做为该******的几何特征。

这种方法思想很好，但是存在两个问题，一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定，难以推广，二是能量函数优化过程十分耗时，人脸识别，难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个***描述，但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时，采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系，火车站人脸识别，忽略了局部细微特征，造成部分信息的丢失，更适合于做粗分类，而且目前已有的特征点检测技术在准确率上还远不能满足要求，计算量也较大。