人臉識別閘機門禁系統(tǒng)工作原理
1)、打開電源，3秒后系統(tǒng)進入工作狀態(tài)。
2)、讀卡器讀到有效卡時，峰鳴器會發(fā)出悅耳聲響，向行人提示讀卡成功；同時還對從卡中讀到的信息進行判斷、處理，并向主控制板發(fā)出申請通過信號；
3)、主控板接收到讀卡器和紅外線傳感器的信號，并經(jīng)綜合處理后，向方向指示器和電機發(fā)出有效控制信號，使方向指示標志轉(zhuǎn)為綠色箭頭通行標志，同時閘機發(fā)出設(shè)定語音，主控板控制電機運轉(zhuǎn)，限位開關(guān)控制電機動轉(zhuǎn)角度，閘門打開，允許行人通行；
4)、行人根據(jù)方向指示器標志指示通過通道后，紅外線傳感器感應到行人通過通道的全過程，并不斷向主控板發(fā)出信號，直至行人已經(jīng)完全通過通道；
5)、若行人忘記讀卡或讀無效卡進入通道時，系統(tǒng)將禁止行人通行，并且會發(fā)出語音報，（闖入，請）直至行人退出通道后，才解除報；重新讀有效卡方允許通行.

人臉識別系統(tǒng)的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術(shù)和光學成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術(shù)實現(xiàn)為主；人臉識別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的核心算法，并使識別結(jié)果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統(tǒng)”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種技術(shù)，同時需結(jié)合中間值處理的理論與實現(xiàn)，是生物特征識別的新應用，其核心技術(shù)的實現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強人工智能的轉(zhuǎn)化。

人臉與人體的其它生物特征（指紋、虹膜等）一樣與生俱來，它的性和不易被復制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提，與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點：
非強制性：用戶不需要配合人臉采集設(shè)備，幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像，這樣的取樣方式?jīng)]有“強制性”；
非接觸性：用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像；
并發(fā)性：在實際應用場景下可以進行多個人臉的分揀、判斷及識別；
除此之外，還符合視覺特性：“以貌識人”的特性，以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點。

人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時，采集設(shè)備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉圖像特征提取
人臉圖像特征提?。喝四樧R別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、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。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習的表征方法。
基于知識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獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、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，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉識別的優(yōu)勢在于其自然性和不被被測個體察覺的特點。
所謂自然性，是指該識別方式同人類（甚至其他生物）進行個體識別時所利用的生物特征相同。例如人臉識別，人類也是通過觀察比較人臉區(qū)分和確認身份的，另外具有自然性的識別還有語音識別、體形識別等，而指紋識別、虹膜識別等都不具有自然性，因為人類或者其他生物并不通過此類生物特征區(qū)別個體。
不被察覺的特點對于一種識別方法也很重要，這會使該識別方法不令人反感，并且因為不容易引起人的注意而不容易被欺。人臉識別具有這方面的特點，它完全利用可見光獲取人臉圖像信息，而不同于指紋識別或者虹膜識別，需要利用電子壓力傳感器采集指紋，或者利用紅外線采集虹膜圖像，這些特殊的采集方式很容易被人察覺，從而更有可能被偽裝欺。

人臉識別被認為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識別的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。
相似性
不同個體之間的區(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。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的，但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。
易變性
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，類的變化是應該放大而作為區(qū)分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，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。
人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及，眾多的視頻監(jiān)控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術(shù)，以求遠距離快速確認人員身份，實現(xiàn)智能預警。人臉識別技術(shù)無疑是佳的選擇，采用快速人臉檢測技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實時查找人臉，并與人臉數(shù)據(jù)庫進行實時比對，從而實現(xiàn)快速身份識別。
人臉識別考勤軟件特點
　　其特點為：是一種考勤管理理念的載體，考勤軟件通過TCP/IP連接”辨臉通”獲取人員與考勤數(shù)據(jù)進行考勤統(tǒng)計，具有用戶管理、班次設(shè)置、排班、考勤報表統(tǒng)計、輸出/打印報表等完整功能。該軟件將復雜的考勤管理工作量智能化和簡化，使考勤管理的各個環(huán)節(jié)，人盡其能，人盡其責，信息交流及時、暢通，查詢統(tǒng)計便捷，考勤管理工作變得簡單而輕松。