3D人臉識別系統(tǒng)常規(guī)的臉識別需要的四個步驟：人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像匹配和識別、人臉圖像采集及檢測、人臉圖像特征提取，同時這也是人臉識別系統(tǒng)的四個主要的組成部分。

 1、人臉圖像預(yù)處理：圖像預(yù)處理是人臉識別技術(shù)中一個相當(dāng)重要的環(huán)節(jié)，因為圖像采集的地點光線等因素不同，圖像的質(zhì)量也有較大的差異。圖像預(yù)處理的目的主要是為了去除對圖像有干擾的信息，提高圖片的質(zhì)量，突出有用的信息。為之后對圖像的分析計算提供便利，達(dá)到更快更準(zhǔn)確的目的。

 2、人臉圖像匹配與識別：通過攝像頭采集到的圖片進(jìn)行信息處理，通過核心算法對圖片中的人臉的五官、臉型和角度等信息進(jìn)行計算，并且把圖像信息和自身數(shù)據(jù)庫里保存的圖像信息進(jìn)行搜索比對，當(dāng)兩者的匹配度到達(dá)一定的比例就可以把匹配到的數(shù)據(jù)輸出，達(dá)到的目的。

 3、人臉圖像采集及檢測：人臉圖像通過攝像頭等方式以靜態(tài)圖像，動態(tài)圖像等方式進(jìn)行記錄，通過人臉檢測的方式來確定人臉的位置和大小。以目前主流的人臉檢測及采集的方法來說，Adaboost人臉檢測算法，是基于積分圖、級聯(lián)檢測器和Adaboost算法的方法，該方法能夠檢測出正面人臉且檢測速度快。但其缺點是在復(fù)雜背景中，容易受到復(fù)雜環(huán)境的影響，導(dǎo)致檢測結(jié)果并不穩(wěn)定，極易將類似人臉區(qū)域誤檢為人臉，誤檢率較高。

 4、人臉圖像特征提?。和ㄟ^對預(yù)處理之后的圖像進(jìn)行分析計算，提取出圖像中的人像的五官特征、人臉圖像變換系數(shù)特征等。人臉特征提取的方法有兩大類：一種是基于知識的表征方法，首先需要提取出人臉的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特點，在計算這些特點之間的位置關(guān)系，將它們之間的幾何特征作為識別人臉的重要特征；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學(xué)習(xí)的表征方法。

人臉識別門禁閘機(jī)在不同場景下使用，具體解決方案不同，我們根據(jù)場合尺寸和用戶個性化需求，量身定制人臉識別擺閘、翼閘等閘機(jī)設(shè)備。

使用于寫字樓的一款典型，外觀不銹鋼體，呈現(xiàn)橋式扶攔造型，幾組成圓柱形不銹鋼柱穩(wěn)固立于地面，簡約又不失穩(wěn)重，亞克力或有機(jī)玻璃鑲嵌不銹鋼體中心，整體通透明亮。機(jī)箱長度1.6米，高0.99米，通道寬度默認(rèn)0.65米(可根據(jù)使用場景進(jìn)行調(diào)整)，電控部分采用進(jìn)口機(jī)芯，整機(jī)運行壽命超千萬次以上。

人臉識別，是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識別的一種生物識別技術(shù)。用攝像機(jī)或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進(jìn)而對檢測到的人臉進(jìn)行識別的一系列相關(guān)技術(shù)，通常也叫做人像識別、面部識別。人臉識別的英文名稱是 Human Face Recognition.人臉識別產(chǎn)品利用AVS03A圖像處理器；可以對人臉明暗偵測,自動調(diào)整動態(tài)曝光補(bǔ)償，人臉偵測,自動調(diào)整影像放大。