動態(tài)人臉識別閘機是硬件閘機的基礎(chǔ)上，增加了面部識別模塊，通過采集訪客面部信息，經(jīng)過一定的算法處理判斷出訪問權(quán)限，人員過通道不需要停駐等待，你只要出現(xiàn)在一定識別范圍內(nèi)，無論你是行走還是停立，系統(tǒng)就會自動進行識別，也就是說，人以自然的形態(tài)走過去，攝像頭會進行信息的抓拍和采集，發(fā)出相應(yīng)的指令，進行動態(tài)人臉識別，動態(tài)人臉識別出是本人通道閘機就會將門自動打開。

人臉識別門禁的優(yōu)缺點分析

人臉識別門禁相對傳統(tǒng)射頻卡門禁的優(yōu)缺點如下：

優(yōu)點：

1、用戶體驗佳，遠程自動識別，住戶可以實現(xiàn)無感進入；

2、用戶體驗佳 1，住戶可以不用帶門禁卡了；

3、管理更方便，進出報表統(tǒng)計；

4、管理更方便 1，短期來賓、長期來賓、租戶分類管理，限時注冊。

5、管理更方便 2，陌生人、黑名單預(yù)警。

缺點：

1、識別率無法保證100%；

2、成本比一般門禁高；

3、光線變化對識別效果影響較大。

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(jié)構(gòu)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(guān)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(quán)投僄的方式將弱分類器構(gòu)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(jié)構(gòu)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）。

人臉識別過程

人臉識別過程：

1、針對區(qū)域內(nèi)的所有人臉簡歷人臉庫，也就是說利用攝像頭采集相關(guān)人員的人臉面像數(shù)據(jù)，形成相關(guān)的文件，再將這些文件存入人臉識別系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫內(nèi)。

2、當前人體面向獲取，也就是使用攝像機對區(qū)域內(nèi)的進出人員的面像文件，生成緬文編碼。

3、把采集到的人臉數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的人臉信息進行比對，也就是把當前采集的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。而“面紋編碼”是根據(jù)人臉臉部的本質(zhì)特征和開頭來工作的方式。該緬文編碼可有效抵抗人臉在表情、皮膚色調(diào)、面部毛發(fā)、光線、發(fā)型、眼鏡、以及姿態(tài)的變化。這樣利用普通的圖像處理設(shè)備就能自動、連續(xù)、實時地完成人臉識別的過程。