人臉識(shí)別閘機(jī)門(mén)禁系統(tǒng)工作原理
1)、打開(kāi)電源，3秒后系統(tǒng)進(jìn)入工作狀態(tài)。
2)、讀卡器讀到有效卡時(shí)，峰鳴器會(huì)發(fā)出悅耳聲響，向行人提示讀卡成功；同時(shí)還對(duì)從卡中讀到的信息進(jìn)行判斷、處理，并向主控制板發(fā)出申請(qǐng)通過(guò)信號(hào)；
3)、主控板接收到讀卡器和紅外線傳感器的信號(hào)，并經(jīng)綜合處理后，向方向指示器和電機(jī)發(fā)出有效控制信號(hào)，使方向指示標(biāo)志轉(zhuǎn)為綠色箭頭通行標(biāo)志，同時(shí)閘機(jī)發(fā)出設(shè)定語(yǔ)音，主控板控制電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)，限位開(kāi)關(guān)控制電機(jī)動(dòng)轉(zhuǎn)角度，閘門(mén)打開(kāi)，允許行人通行；
4)、行人根據(jù)方向指示器標(biāo)志指示通過(guò)通道后，紅外線傳感器感應(yīng)到行人通過(guò)通道的全過(guò)程，并不斷向主控板發(fā)出信號(hào)，直至行人已經(jīng)完全通過(guò)通道；
5)、若行人忘記讀卡或讀無(wú)效卡進(jìn)入通道時(shí)，系統(tǒng)將禁止行人通行，并且會(huì)發(fā)出語(yǔ)音報(bào)，（闖入，請(qǐng)）直至行人退出通道后，才解除報(bào)；重新讀有效卡方允許通行.

人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提取：人臉識(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺(jué)特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取就是針對(duì)人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱(chēng)人臉表征，它是對(duì)人臉進(jìn)行特征建模的過(guò)程。人臉特征提取的方法歸納起來(lái)分為兩大類(lèi)：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱(chēng)為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

現(xiàn)有的人臉識(shí)別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是，在用戶不配合、采集條件不理想的情況下，現(xiàn)有系統(tǒng)的識(shí)別率將陡然下降。比如，人臉比對(duì)時(shí)，與系統(tǒng)中存儲(chǔ)的人臉有出入，例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對(duì)失敗。

人臉識(shí)別被認(rèn)為是生物特征識(shí)別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識(shí)別的困難主要是人臉作為生物特征的特點(diǎn)所帶來(lái)的。
相似性
不同個(gè)體之間的區(qū)別不大，所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似，甚至人臉的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點(diǎn)對(duì)于利用人臉進(jìn)行定位是有利的，但是對(duì)于利用人臉區(qū)分人類(lèi)個(gè)體是不利的。
易變性
人臉的外形很不穩(wěn)定，人可以通過(guò)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(jué)圖像也相差很大，另外，人臉識(shí)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(shí)別中，類(lèi)的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個(gè)體的標(biāo)準(zhǔn)的，而第二類(lèi)的變化應(yīng)該消除，因?yàn)樗鼈兛梢源硗粋€(gè)個(gè)體。通常稱(chēng)類(lèi)變化為類(lèi)間變化（inter-class difference），而稱(chēng)第二類(lèi)變化為類(lèi)內(nèi)變化（intra-class difference）。對(duì)于人臉，類(lèi)內(nèi)變化往往大于類(lèi)間變化，從而使在受類(lèi)內(nèi)變化干擾的情況下利用類(lèi)間變化區(qū)分個(gè)體變得異常困難。

人臉識(shí)別主要用于身份識(shí)別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識(shí)別技術(shù)，以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份，實(shí)現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識(shí)別技術(shù)無(wú)疑是佳的選擇，采用快速人臉檢測(cè)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(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)快速身份識(shí)別。

人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)軟件
人臉識(shí)別考勤系統(tǒng)，就是依托人臉識(shí)別技術(shù)的考勤管理系統(tǒng)，人臉考勤系統(tǒng)采集員工的姓名，ID號(hào)，員工面部圖片，員工在考勤后記 錄會(huì)傳遞到考勤管理系統(tǒng)中，再由系統(tǒng)來(lái)運(yùn)算缺勤，加班等信息。