基于大数据的大规模人脸搜索是人脸识别闸机的人脸识别技术未来发展的重要方向。例如，在相关领域已经跨入大数据时代，一些传统技术瓶颈显现，因此，人脸识别软件，利用人脸识别闸机的人脸识别技术将这些海量照片数据利用起来，提升整个信息化的管理水平，宿州人脸识别，是未来人脸识别技术发展的重要方向。
深度学习将人脸识别闸机的人脸识别准确度提升至肉眼级别，大大拓展了2D人脸识别的应用场景，并借助互联网爆发的东风，作为基础设施迅速普及。此外，随着互联网等业务身份认证的需求爆发，第三方认证服务平台将会出现，基于提供服务的平台型盈利模式发展空间巨大。
随着三维测量技术的发展，基于3D的人脸识别闸机的人脸识别算法能够弥补2D投影造成有效识别信息丢失的问题，人脸识别技术，对于人脸旋转、遮挡、极度相似的传统难点具有很好的解决方式，也逐渐成为人脸识别闸机的人脸识别技术的另一重要发展路线，随着3D人脸库的完善以及设备成本的降低，3D技术将有很大发展空间。
人脸识别系统原理
人脸识别特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域，可以将人脸明暗侦测，自动调整动态***补偿，人脸跟踪侦测，自动调整影像放大;它属于生物特征识别技术，是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。人脸识别技术一般包含三个部分:人脸检测、人脸跟踪、人脸比对。
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法”。这种算法是利用人体面部各特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
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，人脸识别考勤，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。
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