人臉檢測：人臉檢測在實(shí)際中主要用于人臉識別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，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。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測。人臉識別技術(shù)無疑是的選擇，采用快速人臉檢測技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實(shí)時(shí)查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實(shí)時(shí)比對，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識別。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是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(qiáng)的分類方法。

基于光照估計(jì)模型理論提出了基于Gamma灰度矯正的光照預(yù)處理方法,并且在光照估計(jì)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)行相應(yīng)的光照補(bǔ)償和光照平衡策略。優(yōu)化的形變統(tǒng)計(jì)校正理論基于統(tǒng)計(jì)形變的校正理論，優(yōu)化人臉姿態(tài)；強(qiáng)化迭代理論強(qiáng)化迭代理論是對DLFA人臉檢測算法的有效擴(kuò)展；“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、專家系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識別的應(yīng)用，其核心技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向工智能的轉(zhuǎn)化。的實(shí)時(shí)特征識別理論該理論側(cè)重于人臉實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的中間值處理，從而可以在識別速率和識別效能之間，達(dá)到的匹配效果

每個(gè)設(shè)備可以通過本地前端機(jī)的串口或者網(wǎng)絡(luò)接人系統(tǒng)中，作為數(shù)據(jù)服務(wù)層的計(jì)算機(jī)(服務(wù)器)負(fù)責(zé)存儲整個(gè)門禁系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息，使用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，系統(tǒng)的安全性得到了很好的保障，人性化的更好地保證了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定存儲和訪間安全。

目前市場上的門禁產(chǎn)品發(fā)展已比較成熟，安全性、穩(wěn)定性、集成性和擴(kuò)展性成為主要發(fā)展方向。隨著人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，為門禁市場帶來融合發(fā)展的契機(jī)。門禁系統(tǒng)已經(jīng)不只是方式的升級，而是一套完整的出入管理系統(tǒng)。