人臉識別是一項熱門的計算機技術(shù)研究領(lǐng)域，它屬于生物特征識別技術(shù)，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區(qū)分生物體個體。生物特征識別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、、聲音（語音）、體形、個人習(xí)慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應(yīng)的識別技術(shù)就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、識別、語音識別（用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內(nèi)容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術(shù)）、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。  

門禁系統(tǒng)

   門禁管理系統(tǒng)是以人臉識別為開門工具，配合計算機管理系統(tǒng)，實現(xiàn)房間分類、出入紀錄、時間統(tǒng)計、防盜報警等安全管理。

   門禁管理范圍：所有需要控制人員進出的場所，包括辦公樓、機房、財務(wù)室、資料室等等，不同的地方可以采用不同的門禁設(shè)備，實現(xiàn)上可以采用相同的控制軟件。

   辦公室門禁將所有單元大門進行網(wǎng)絡(luò)化連接，并且通過一定數(shù)量的門禁控制器將所有門識別終端進行統(tǒng)一管理，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集驗證接口，制定相應(yīng)的門禁規(guī)則、完成系統(tǒng)的黑白名單，實現(xiàn)辦門禁系統(tǒng)的智能網(wǎng)絡(luò)化的統(tǒng)一管理。

   停車場管理以人臉識別權(quán)限替代原有卡權(quán)限，完成停車場改造或新建停車管理系統(tǒng)，系統(tǒng)設(shè)定有效識別距離為1.5米，進出停車場時，打開車窗扭頭對向攝像頭，即可識別權(quán)限通過，安全性及操作方便性遠高于持卡停車。

   訪客管理系統(tǒng)安裝在機關(guān)大門保安室，可以對臨時進出人員數(shù)據(jù)跟蹤管理。也可以授權(quán)訪客進出某辦公室；控制外來車輛進出等；系統(tǒng)通過查詢和統(tǒng)計規(guī)定時間內(nèi)在采集點的讀卡記錄，對數(shù)據(jù)進行相關(guān)處理，生成進出報表，實現(xiàn)安防管理。

（5）食堂用餐系統(tǒng)

   根據(jù)機關(guān)食堂多為統(tǒng)一配餐的特點，人臉識別用餐系統(tǒng)設(shè)計為計次餐飲，全部采用實時消費方式，可充分利用的硬件資源，在原有網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)接入人臉識別收費終端，用餐時只要微笑面對終端，機器根據(jù)內(nèi)部權(quán)限即可判定該用餐者是否為有權(quán)限用戶，發(fā)出警示，綠燈表示通過，紅燈表示無權(quán)限；上位機軟件根據(jù)消費次數(shù)完成員工的用餐報表。

一、立柱人臉識別閘機應(yīng)用場景：

適用于辦公區(qū)域、酒店、通道閘機、寫字樓、學(xué)校、商場、商店、社區(qū)、公共服務(wù)及管理項目等需要用到人臉門禁的場所。

二、立柱人臉識別閘機產(chǎn)品特性：

支持光敏傳感協(xié)同的夜間補光；

支持串口、韋根26、34輸出，輸出內(nèi)容支持配置；

采用基于視頻流的動態(tài)人臉檢測、跟蹤識別算法；

支持設(shè)備本地存儲萬人庫，（a）云平臺設(shè)備支持同時儲存5萬張人臉照片（小于400KB）、100萬條識別記錄（0.45KB）、2萬張現(xiàn)場抓拍照片（b）局域網(wǎng)設(shè)備支持同時存儲2萬張人臉照片（照片按100KB計算）、100萬條識別記錄（含近1萬張現(xiàn)場抓拍照片）；

人臉庫為3000時，誤識率萬分之三的條件下，1：N識別準(zhǔn)確率為99.7%；

識別速度快，（a）人臉跟蹤與檢測耗時20ms左右（b）人臉特征提取耗時200ms左右（c）人臉比對耗時0.2ms（1000人庫，多次識別取平均值），0.5ms（10000人庫，多次識別取平均值）；

支持陌生人檢測，陌生人等級可配置；

支持人臉識別或陌生人檢測時的現(xiàn)場照片保存；

支持HTTP方式的接口對接；

支持公網(wǎng)、局域網(wǎng)使用部署方式；

支持屏幕顯示內(nèi)容配置；

支持識別距離配置。

人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現(xiàn)人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。