人脸识别
通过出入口的信息采集、实时人脸抓拍识别和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对小区实现固定人员刷脸通行，人脸识别系统公司，访客人员登记后刷脸通行或刷身份1证人证比对成功后通行，人脸识别系统厂家，解决固定人员通行时需要或遗忘密码的问题，人证比对失败人员则需要小区管理人员确认后手工放行。
人脸识别通道管理系统能大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性，大程度上降低通过身份
智慧校园人脸识别
人脸识别
通过出入口的信息采集、实时人脸抓拍识别和人证比对，从而实现人证合一验证。并针对小区实现固定人员刷脸通行，人脸识别系统公司，访客人员登记后刷脸通行或刷身份1证人证比对成功后通行，人脸识别系统厂家，解决固定人员通行时需要或遗忘密码的问题，人证比对失败人员则需要小区管理人员确认后手工放行。
人脸识别通道管理系统能大大提高门禁系统运行的安全性和可靠性，大程度上降低通过身份冒充而进入某种场所进行不法犯1罪活动的可能性，极大减少了门禁安全系统中现有及潜在的技术漏洞、隐患和风险。
人脸识别系统人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间1秒。
边缘检测
什么是边缘？通俗来说就是眼睛、鼻子等外部轮廓，在灰度图像中就是一些灰度值变化明显的点，这些变化反映了图像的重要程度或所蕴含的信息。
直观上看，图像的边缘附近的值出现明显的分割，灰度值变化较大，而图像中比较平滑的部分，其灰度值变化较小。对于计算机来说，可以通过灰度阶的变化来对图像信息进行边缘检测。
人脸查重（N:N比对）。人脸识别监控系统支持针对单个人员库或两个人员库之间的重复人员查询，并返回查重结果。在查重任务进行过程中，可查看任务状态、相关信息等，并对已完成的查重任务进行查看、删除等操作。
人脸APP。人脸识别监控系统支持人脸检索功能，通过拍照上传或者本地图片上传的方式，进行人脸比对，比对成功后，按相似度返回相应的人脸检索结果。
人员轨迹分析。人脸识别监控系统可利用已有的人脸图片或者系统检索出的人脸图片，搜索出一定时间段及监控范围内的相似人脸图片，选择目标人员人脸图片，分析目标人员“从哪里来、到哪里去、沿途经过哪里”。
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