人脸识别系统还可保留人脸识别结果，提供统计分析功能，且能通过屏幕显示现场人脸识别情况及查询识别结果。另还可实现公司上放工考勤、场地职员技术功能。
人脸识别闸机工作原理简朴概述就是：“条件是人脸识别系统以模块的形式嵌入闸机内部，人脸闸机上面安装摄像头，当进出通道职员通过预备通过闸机时，前端摄像头到通行职员的人脸图像或视频流，系统自动在图像或动态视频中检测和跟踪人脸，并通过一系列相关技术对所的图像进行人脸定位、质量检测。通过将现场获得的图片与提取件信息进行交叉比对，以确保持证人和证件之间的一致性，福州测温人脸机报价，正当性。然后根据比对结果来判定闸机门摆开放与否，比对成功，福州测温人脸机厂家，进出职员可以通行，比对不成功，福州测温人脸机，人脸识别闸机就不会予以开门。
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像及检测
人脸图像：不同的人脸图像都能通过摄像镜头下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的。当用户在设备的拍摄范围内时，设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，测温人脸机，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸识别闸机为什么可以准确地识别每个人的身份？
人脸识别闸机是利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过，它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。 而且，它还有拥有图像更新功能，若将正采取的图像作为人脸，存储的为第二人脸，如果人脸图像与第二人脸图像相一致，人脸识别考勤机将自动储存人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新，降低了脸部外形改变对识别的影响，增加了识别的准确率。
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