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人脸识别门禁的功能，
将人员信息录入数据库，内部人员可以直接刷脸进出道闸，外来访客只需要简单登记信息再刷脸即可进入，智能化的人脸识别大大节省了人员出入的时间，人员的来访也得以有序管理。针对VIP访客，管理员可事先在人脸库录入图像，访客来访时无需登记，直接刷脸通行，提升企业接访形象。
多数据互联，实现跨门口管理，同个单位有多个的情况下，可装配多个人脸闸机，不同区域的人脸闸机有统一的数据库和终端管理平台，让各区域的人脸闸机实现数据互联，并对多个进行统一化管理。具体到不同单位，也会根据实际情况制定相对应的订制人脸闸机解决方案。
人脸识别器是数字信息发展中的一种生物特征识别技术，通过摄像机采集含有人脸的图像或者视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行人脸定位、人脸识别预处理、记忆存储和比对，从而达到识别不同人身份的目的。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找适合参考点的佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。
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