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随着现代化城市的发展，人脸识别闸机将是校园安全防范设备的***。在校园重点进入场所尽可能的安人脸识别闸机装置，可有效的阻止人员混进校园。 人脸识别闸机部署于校园的目的　学校大门出入口是学校的门户，是师生的必经之道，是家长接送小孩的交接点，也是分子经常出手的地方，学校大门出入口也是学校安全管理的部位，安装人脸识别闸机可有效阻止陌生人进入校园防范和避免突发事件的发生。

虽然人脸识别在商用领域已经被接受，但高成本和高功耗一直是限制其规模化应用的阻碍因素。人脸识别技术和设备提供商需要在满足实际应用场景需求的同时，不断降低设备成本，同时降低产品功耗，提升产品的全生命周期，从而加快人脸识别技术在商用领域的规模化应用。

除成本和功耗因素外，人脸识别同时也面临着双胞胎的识别、光线的干扰、美容化妆、遮挡、低分辨率的识别的技术瓶颈。无论是厂商还是用户，都需要正视目前存在的困难，不断使产品和技术趋于场景实用。随着，国家和行业标准的建立与实施，以及人脸识别技术不断迭代，人脸识别将在防伪化、三维化、环境适应性、、高速度等方面得到强化，并迎来新一轮的发展热潮。

3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤：人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取，同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。

 1、人脸图像预处理：图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节，因为图像采集的地点光线等因素不同，图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息，提高图片的质量，突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利，达到更快***的目的。

 2、人脸图像匹配与识别：通过摄像头采集到的图片进行信息处理，通过***算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算，并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对，当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出，达到的目的。

 3、人脸图像采集及检测：人脸图像通过摄像头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说，Adaboost人脸检测算法，是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法，该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中，容易受到复杂环境的影响，导致检测结果并不稳定，极易将类似人脸区域误检为人脸，误检率较高。

 4、人脸图像特征提取：通过对预处理之后的图像进行分析计算，提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类：一种是基于知识的表征方法，首先需要提取出人脸的五官，如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点，在计算这些特点之间的位置关系，将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。