人臉識別門禁一個很大的優(yōu)勢就是可以實現(xiàn)智能辦公。

中國有4300萬企業(yè)，而大多數(shù)企業(yè)采用傳統(tǒng)刷咔門禁，只是單一的刷咔功能，不僅存在門卡易復刻易冒用的弊端，同時也并不具備物聯(lián)網屬性，無法滿足企業(yè)智能化辦公的需求。

如果人臉識別門禁只是一個端口，那么很難說是智能硬件，而一旦搭配“云”屬性，則如虎添翼。說了這么些，落實到實處，比如有兩點：

1.可以無縫對接考勤，這意味著刷臉開門的同時完成打卡。

2.所有的考勤流水記錄一鍵生成，解放人事統(tǒng)計人員的工作量。

什么是人臉檢測？

人臉檢測是人臉識別的流程之一，在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。

人臉關鍵點檢測（人臉對齊）自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。

基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法（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）挑選出一些蕞能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權投僄的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

近人臉檢測算法模型的流派包括三類及其之間的組合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，適合移動端、嵌入式上使用），dpm（速度較慢），cnn（性能不錯）。

人臉識別的一般流程

人臉識別利用攝像機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，進而對檢測到的人臉圖像進行一系列的相關應用操作，技術上包括圖像采集、特征定位、身份的確認和查找等等。簡單來說，就是從照片中提取人臉中的特征，比如眉毛高度、嘴角等等，再通過特征的對比輸出結果。人臉識別的一般流程：

一、人臉采集：  

不同的人臉圖像通過攝像鏡頭采集得到，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同位置、不同表情等，當采集對象在設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝人臉圖像。   

二、人臉檢測方法  

在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。關鍵點檢測是自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。   

主流方法：  基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法挑選出一些代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。   

三、人臉圖像預處理  由于系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度矯正、噪聲過濾等圖像預處理，并終服務于特征提取的過程。  

主要預處理方法有：人臉對準，人臉圖像的光線補償，灰度變換、直方圖均衡化、 化、幾何校正、中值濾波以及銳化等。   四、人臉特征提取  人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。

五、匹配與識別  提取的人臉特征值數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存貯的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值參數(shù)，將相似度與這一閾值進行比較，來對人臉的進行判斷。 

人臉識別算法部署在哪兒

一般來說，人臉識別閘機里的人臉識別算法會部署在云端服務器或者是本地上。

對數(shù)據(jù)非?？粗氐脑捊ㄗh選擇部署在本地。

部署在云端服務器上一旦碰到斷電，斷網等突發(fā)情況就無法進行人臉識別，還可能丟失數(shù)據(jù)。

人臉識別算法部署在機器本地，就算離線也不會影響使用，還可以保護本地數(shù)據(jù)，避免數(shù)據(jù)丟失。

真正好的人臉識別閘機不是價較低的，不是功能較多的，不是外觀較好看的，而是適合自己企業(yè)的。

關于人臉識別閘機的專業(yè)知識比較多，還是建議大家可以多咨詢一下一路機電工程有限公司。