黑河小区人行通道管理系统价格多重优惠「华瑞电子」

　为提升小区安保等级，保障民众生命安全，国内不少生活社区启用了门禁系统。早期的门禁系统，主要依赖指纹识别、磁卡识别等技术，住户需要借助门禁卡、指纹等工具才能顺利通过小区大门。随着人脸识别技术深入研究与应用，市面上开始出现人脸识别闸机门禁系统，该系统凭借人脸难以的特性横扫安防市场。

　　清晨匆忙出门，冲到小区门口才发现忘带门禁卡怎么办？要么掉头回去找，要么乖乖等人开门。平时还好，若是碰上工作日就有点悲剧了。对于分秒必争的上班族而言，等待的那一段时间或许就意味着全勤奖的泡汤。启用人脸识别闸机门禁系统之后，人脸就成了全新的、随身携带的"门禁卡"，想要出门刷脸就行，无接触高速度，还能防止皮肤细菌。

　　当然，也有住户提出疑问：晚上咋办？黑乎乎的，脸都看不清还怎么刷脸？针对夜间人脸识别效果问题，人脸识别技术今非昔比，环境光对如今的人脸识别技术而言影响不大，即使是在夜间灯光下也可以轻松识别人脸。"夜间不能识别人脸"只是个不成问题的问题。

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。

首先，人脸识别有着自然性优势。所谓的自然性是指这一识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同，是通过观察比较人脸区分和确认身份；系统具有自然性的识别还有语音识别和体形识别，而指纹识别和虹膜识别等因人类不能通过此类生物特征区别个体所以不具备自然性。

其次，人脸识别技术具有非强制性特点。被识别的人脸图像信息可以主动获取而不被被测个体察觉，人脸识别是利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而带有可被伪装欺骗性。

第三，人脸识别技术具有非接触优势。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别是非接触的，用户不需要和设备直接接触，而同时能够满足在实际应用场景下进行多个人脸的分拣、判断及识别。