火车站人脸识别-人脸识别-一路机电人脸识别(查看)

人脸识别门禁相对传统射频卡门禁的优缺点如下：

优点：

1、用户体验佳，远程自动识别，住户可以实现无感进入；

2、用户体验佳 1，小区人脸识别，住户可以不用带门禁卡了；

3、管理更方便，进出报表统计；

4、管理更方便 1，短期来宾、长期来宾、租户分类管理，限时注册。

5、管理更方便 2，陌生人、黑名单预警。

缺点：

1、识别率无法保证100%；

2、成本比一般门禁高；

3、光线变化对识别效果影响较大。

第壹阶段（1950s—1980s）初级阶段

人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题，火车站人脸识别，主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影（Profile）的研究上，人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工***网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索（Bledsoe）外还有戈登斯泰因（Goldstein）、哈蒙（Harmon）以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言，这一阶段是人脸识别研究的初级阶段，人脸识别企业，非常重要的成果不是很多，也基本没有获得实际应用。

第二阶段（1990s）高潮阶段

这一阶段尽管时间相对短暂，但人脸识别却发展迅速，不但出现了很多经典的方法，还出现了若干商业化运作的人脸识别系统，比如***为知名的 Visionics（现为 Identix）的 FaceIt 系统。 从技术方案上看， 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。

第三阶段（1990s末~现在）

人脸识别的研究不断深入，研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题，主要包括以下四个方面的研究：

1）提出不同的人脸空间模型，包括以线性判别分析为代表的线性建模方法，以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。

2）深入分析和研究影响人脸识别的因素，人脸识别，包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。

3）利用新的特征表示，包括局部描述子（Gabor Face， LBP Face等）和深度学习方法。

4）利用新的数据源，例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。

动态人脸识别闸机是硬件闸机的基础上，增加了面部识别模块，通过采集访客面部信息，经过一定的算法处理判断出访问权限，人员过通道不需要停驻等待，你只要出现在一定识别范围内，无论你是行走还是停立，系统就会自动进行识别，也就是说，人以自然的形态走过去，摄像头会进行信息的抓拍和采集，发出相应的指令，进行动态人脸识别，动态人脸识别出是本人通道闸机就会将门自动打开。