随着需要的增加，人脸识别方法不断发展，形成各种各样的方法。整个人脸识别系统大体可分为以下几个步骤：人脸检测模块、人脸跟踪模块、人脸特征提取模块和人脸识别模块。其中每个模块都有多种方法可供使用，人脸识别门禁，根据具体的要求，各种方法也表现出不能的性能，根据需要选择方法。
在实际操作中，由于人脸检测与人脸跟踪耦合度将高，可以将人脸检测模块与人脸跟踪归为一个模块。人脸检测的方法有多种可供选择：
（1）基于知识（Knowledge-based）的方法，是基于规则的方法，试图对人脸特征在直觉上建模。
（2）基于特征不变性（Feature invariant）的方法，是利用特征的不变性进行检测，如比例、方位、灰度级和肤色等）。
（3）模板匹配（Template matching）的方法，人脸识别技术，通过手工定义人脸的模板，宣城人脸识别，或者是脸部特征，来与输入图像进行匹配。
（4）基于外貌（Appearance-based）的方法，人脸识别系统，通过机器学习的方法找到人脸中的相关特征。
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。
人脸识别的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。一般有下列几种方法:
①参考模板法;首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸;
②人脸规则法;由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;
③样品学习法;这种方法即采用模式识别中人工***网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器。
④肤色模型法;这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法;这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
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