在现代生产生活环境中，门禁系统已经发展为不仅仅是为了防盗、防闯入，更重要的意义在于结合生产生活所需，提供方便、效率和管控。开启一窗门的方式，从早的钥匙到电子密码锁，从IC芯片识别到声纹、指纹、掌纹、虹膜、人脸识别，门禁技术也越来越朝智能化、自动化方向发展。人脸识别闸机的出现彻底改变了人们的生活。

随着社会经济的高速发展，生产生活环境的安心舒服已经成为重要的考量因素。门禁系统在环境中起到的重要作用越来越被重视。目前市面上的门禁系统以卡类设备、指纹设备或密码设置为主，这些识别方式都要求人员近距离操作，当使用者双手被占用时则显得极不方便，同时也带来卡片或密码丢失、遗忘，复制以及被盗用的隐患和成本高的问题。指纹识别，被网上叫座的破解了密码，更加让人觉得恐慌不安。

　　采用卡、证、指纹等方式解决的问题均是利用物体特征指代人，改善效率和便捷性，均属于模式识别技术。近年来，人工智能、云计算、大数据等新兴技术被广泛应用在各行各业，人脸识别技术属于生物识别类别，也是人工智能范畴中的一块基石，其技术本身的先进性及可靠性也已成熟。

　　将人脸识别技术应用在门禁系统中，再合理、优化部署在办公楼、厂区等生产生活场景中，能够打造更加便捷、放心的生产生活环境。比如人脸识别闸机通道。

　　一、人脸识别闸机系统介绍：

　　人脸识别通道闸机与其他终端产品一样，均采用云服务方式，样本库不需要专门采集，可提取二代身份证中照片、可单独提交电子照片形成样本库。数据链路采用标准以太网链路，进出模式可设置单向或双向通过。

　　二、人脸识别技术

　　1、技术特点

　　1)对姿态、光照、遮挡、年龄，有较强的自适应性。

　　2)从海量数据中自动学习有效特征，判别性强，精度高。

　　3)活体检测技术，防止人脸照片、模型、视频等攻击。

　　4)马尔可夫算子，众多样本训练，算法精度更高。

　　2、人脸识别技术优势

　　基于大数据下的深度学习的卷积神经网络人脸识别算法，大幅提升了各种现实情况，如侧脸、半遮挡、面部涂抹、模糊人脸等中的人脸识别能力。并且随着大数据的深度学习可持续优化与提升。

　　人脸检测模块采用了基于多光谱、多尺度、多视角、多通道的Adaboost算法，可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检测。

　　关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法，可对表情丰富、角度多变的人脸进行准确定位。特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝叶斯模型，训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别效果更好。以上内容是关于人脸识别闸机的全部特点，希望对大家能有所帮助。