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为了帮助大家更好的了解人脸识别系统，下面小编为大家进行详细介绍：
人脸识别门禁都遵循什么逻辑
1.采集层
人脸识别门禁系统需能为系统获取开展人脸识别分析应用所需基础图像数据的各种采集方式，主要包括以下几种：
可以从大学原有的教职工、学生相片库等第三方人脸识别门禁系统批量获得建库所需人员信息及相片数据，用以建立人脸识别门禁系统自己的人员数据库。人脸识别系统
2.数据层
包括相片库、基础模板库和索引库三种数据库。相片库人脸识别门禁系统教职工/学生库、外来人员库、预约来访人员库、黑名单人员库信息及相片。与相片库相对应的人像识别比对基础模板库。
索引库是本平台的重要，是应用和特征库之间的重要桥梁，索引库在各相片库及基础特征库之间按人员信息建立索引，可以为各警种的人像智能识别比对应用提供数据共享;此外还可根据不同警种业务需求建立相应的业务特征库索引，大同人脸识别系统，缩小识别比对范围，人脸识别系统生产厂家，提高识别比对效率。人脸识别系统
3.支撑层
该模块负责从静态图片以及人脸识别中定位和提取出人脸数据，并对人脸数据进行建模和局部分析，抽取出相应的人脸特征，进而对局部特征作结构化处理。
该模块是人脸识别分析技术应用的，负责完成从获取的人脸图像与数据库中的人脸图像进行特征比对和检索等关键功能。
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人脸识别系统的相关内容
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影响人脸识别的因素：
1. 人脸相似性
不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。人脸识别系统
以模仿某个明星为目标的化妆、等人为因素加大了这个问题的难度。尤其是双胞胎的问题，人脸识别系统究竟能不能正确的识别出来，这个其实在学术界也是有争论的。有认为双胞胎根本不应该靠人脸识别技术进行分辨，它是没法用人脸识别技术来准确进行区分的。
2. 人脸防伪
人脸图像进行识别的主流欺骗手段是建立一个三维模型，或者是一些表情的嫁接。随着人脸防伪技术的完善、3D面部识别技术、摄像头等智能计算视觉技术的引入，面部图像进行识别的成功率会大大降低。
3. 动态识别
非配合性人脸识别的情况下，运动导致面部图像模糊或摄像头对焦不正确都会严重影响面部识别的成功率。在地铁、高速公路卡口、车站卡口、超市反扒、边检等安保和监控识别的使用中，这种困难明显突出。人脸识别系统
4. 样本缺乏
基于统计学习的人脸识别算法是目前人脸识别领域中的主流算法，人脸识别系统价格，但是统计学习方法需要大量的训练。由于人脸图像在高维空间中的分布是一个不规则的流形分布，能得到的样本只是对人脸图像空间中的一个部分的采样，如何解决小样本下的统计学习问题有待进一步的研究。此外，现在参与训练的人脸图像库基本都是外国人的图像，有关中国人、亚洲人的人脸图像库少之又少，给训练人脸识别模型增加了难度。
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人脸识别门禁系统越来越受欢迎？
传统的门禁卡系统，用户在使用过程中一旦遗失门禁卡或者遗漏门禁卡，就会陷入无法通过门禁的尴尬。指纹识别虽然说也是门禁卡中的一大进步，但是一旦出现使用者指纹破皮手湿、灰尘等情况，也照样不能通过门禁。相较于以上两种门禁卡，人脸识别门禁系统的优势比较明显，基于人的面部特征进行识别，不需要带卡，刷脸就可通行，所以人脸识别门禁系统越来越受欢迎。
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