人臉識別技術(shù)包含三個部分：

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設(shè)計一個或數(shù)個標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學(xué)習(xí)法

這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；

人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情，而在不同觀察角度，人臉的視覺圖像也相差很大，另外，人臉識別還受光照條件（例如白天和夜晚，室內(nèi)和室外等）、人臉的很多遮蓋物（例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等）、年齡等多方面因素的影響。

在人臉識別中，類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類的變化應(yīng)該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化（inter-class difference），而稱第二類變化為類內(nèi)變化（intra-class difference）。對于人臉，類內(nèi)變化往往大于類間變化，從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。

一、立柱人臉識別閘機(jī)應(yīng)用場景：

適用于辦公區(qū)域、酒店、通道閘機(jī)、寫字樓、學(xué)校、商場、商店、社區(qū)、公共服務(wù)及管理項目等需要用到人臉門禁的場所。

二、立柱人臉識別閘機(jī)產(chǎn)品特性：

支持光敏傳感協(xié)同的夜間補(bǔ)光；

支持串口、韋根26、34輸出，輸出內(nèi)容支持配置；

采用基于視頻流的動態(tài)人臉檢測、跟蹤識別算法；

支持設(shè)備本地存儲萬人庫，（a）云平臺設(shè)備支持同時儲存5萬張人臉照片（小于400KB）、100萬條識別記錄（0.45KB）、2萬張現(xiàn)場抓拍照片（b）局域網(wǎng)設(shè)備支持同時存儲2萬張人臉照片（照片按100KB計算）、100萬條識別記錄（含近1萬張現(xiàn)場抓拍照片）；

人臉庫為3000時，誤識率萬分之三的條件下，1：N識別準(zhǔn)確率為99.7%；

識別速度快，（a）人臉跟蹤與檢測耗時20ms左右（b）人臉特征提取耗時200ms左右（c）人臉比對耗時0.2ms（1000人庫，多次識別取平均值），0.5ms（10000人庫，多次識別取平均值）；

支持陌生人檢測，陌生人等級可配置；

支持人臉識別或陌生人檢測時的現(xiàn)場照片保存；

支持HTTP方式的接口對接；

支持公網(wǎng)、局域網(wǎng)使用部署方式；

支持屏幕顯示內(nèi)容配置；

支持識別距離配置。