人脸识别-一路机电人脸识别门禁-人脸识别企业

随着科技的发展，似乎一切都变得智能化，现在很多小区和公司都采用了人脸识别系统作为门禁。人脸辨认门禁体系首要经过摄像头采集人脸信息，与后台庞大的人脸模板对比，确认是社区或楼层住户就能够自在通行。如此一来，人脸识别企业，即便是出门忘带磁卡、***变形、忘掉暗码，也不会被拦在小区大门处，"刷脸"收支，安全卫生。

人脸门禁在企事业园区、***办公大楼等场所使用人脸辨认技能在门禁体系中做通行权限"钥匙"，人脸识别，经过抓拍人脸与预先录入的人脸库比对，对不同区域、不同门禁点、不同时刻段的进出权限，经过人脸这张特殊的"卡片"来做判别，操控建筑物内门禁体系的敞开。首要以人脸辨认操控设备为主，在人脸的基础上还调配IC卡、***等多种方式做组合验证，在安全性上得到进一步的加强与保证。

随着城市的快速发展，越来越多的人涌入城市，城市治安安全问题也越来越突出，不管是在热闹的街区，人脸识别器，繁华的商圈都存在一些不稳定因素影响着城市的治安问题。就连城市居民每天生活休息的居住小区，都开始出现了让人担心的治安问题，所以现在加强治安管理，安全防范成了社会关心、关注的问题。

对于人们居住的城市社区的治安问题更是关系着整个社区居民的安定生活，是所有社区居民安心享受生活的保障，小区人脸识别，这就要对社区的原住民进行安全保护，又要对外来人员进行准确***，给社区的安保工作提出了新的要求：安装人脸识别门禁。

以下是基于KL变换的特征人脸识别方法的基本原理:

KL变换是图象压缩中的一种至优正交变换，人们将它用于统计特征提取，从而形成了子空间法模式识别的基础，若将KL变换用于人脸识别，则需假设人脸处于低维线性空间，且不同人脸具有可分性，由于高维图象空间KL变换后可得到一组新的正交基，因此可通过保留部分正交基，以生成低维人脸空间，而低维空间的基则是通过分析人脸训练样本集的统计特性来获得，KL变换的生成矩阵可以是训练样本集的总体散布矩阵，也可以是训练样本集的类间散布矩阵，即可采用同一人的数张图象的平均来进行训练，这样可在一定程度上消除光线等的干扰，且计算量也得到减少，而识别率不会下降。