人臉識別門禁終端的研究開始于20世紀60年代初，人臉識別門禁終端是否成功的關鍵在于是否擁有核心人臉識別算法，要求具有實際推廣應用的識別效率和識別速度。通過一系列的技術處理人臉識別門禁終端還能夠對人臉識別的結果作進一步的分析，得到人的性別，表情，年齡、笑臉等諸多額外的豐富信息。
人臉識別門禁終端是一種基于對人類本身的臉部特征碼信息進行識別比對的技術，正常是通過人臉識別門禁終端攝像頭獲取人臉的圖像，在采集的畫面中自動檢測人臉，進而對采集的人臉進行面部的一系列比對。
人臉識別門禁終端一共有四個組成內(nèi)容及過程：人臉采集、人臉檢測、人臉特征碼提取及人臉匹配識別。
1、人臉識別門禁終端圖像采集和檢測
每個人的面部都能通過人臉識別門禁終端的攝像鏡頭進行采集，包含靜太頭像、動態(tài)頭像等各個方面。當用戶處在人臉識別門禁終端的前面時，人臉識別門禁終端會自動搜索并拍攝行人的人臉頭像。
人臉檢測主要是用來做人臉識別的預先處理，也就是在畫面中標出人臉的位置。人臉檢測過程中會采用Adaboost算法挑選出最能代表人臉的一些矩形特征，將弱分類器構造成為強分類器，再將訓練算法得到的其他強分類器串聯(lián)組成級聯(lián)架構的層疊分類器，有效的提高人臉檢測速度。
2、智能人臉識別特征提取
人臉識別門禁終端可使用的特征一般分為視覺特征、像素統(tǒng)計特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù)特征等。人臉特征提取針對人臉的某些特征而進行。人臉特征提取的方法主要分為兩大類：一是基于知識的表征方法，二是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
3、人臉識別門禁終端匹配與識別
經(jīng)過提取的人臉頭像特征數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中存儲的特征碼進行匹配，與設定的閥值進行對比，當對比度超過閥值，則將匹配通過的結果進行輸出，否則輸出匹配不通過結果。人臉識別門禁終端就是將待識別的人臉特征與已有人臉特征碼進行比對，根據(jù)比對結果對人臉的身份信息進行驗證判斷。這一過程又分為兩類：一類是一對一進行圖像比對的過程；第二類是一對多進行圖像對比的過程。
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