什么是人脸识别门禁

人脸识别门禁系统可用于建筑物的出入管控，如办公楼、住宅小区、学校等，提高安全性。

一些主题公园已开始试点使用人脸识别门禁系统进行游客入园验证。

人脸识别门禁可应用于体育场馆的门禁管理。

人脸识别可用于网络账号身份验证，以防止账号被盗用或欺诈行为的发生。

人脸识别技术可替代密码，用于智能手机等移动设备的解锁，从而提高便利性和安全性。

人脸识别可用于医院病人身份识别、病历访问、情绪检测等场景。

门禁控制器是整个系统的核心，负责控制门禁硬件的开关。读头设备安装在门禁通道入口处，用于采集视频图像并将其传输给人脸识别系统进行处理。常见的读头设备包括摄像机、红外感应器等。

人脸识别软件系统是整个门禁系统的大脑，负责对采集的视频图像进行人脸检测、特征提取、人脸比对等处理，并根据识别结果决定是否开放门禁。该系统通常包括人脸检测模块、人脸识别模块、人员库管理模块等。

门禁硬件设备包括电磁锁、电控门禁、摆闸机等，用于实现对通道的物理隔离和控制。当人脸识别通过后，控制器会驱动这些硬件设备开放通道，否则保持通道关闭状态。

人员信息数据库存储了所有已注册人员的人脸特征数据，作为人脸识别系统进行人脸比对的依据。数据库需要具备高效的检索和更新功能，以保证系统的实时性和准确性。

系统管理平台用于对整个人脸识别门禁系统进行集中管理和维护，包括人员信息管理、门禁权限设置、系统日志查询、报警监控等功能。

这种系统使用普通摄像机采集人脸图像，并通过2D图像分析算法进行人脸识别。2D 人脸识别门禁系统部署简单，成本较低，但受光线、角度等因素影响较大，识别准确率相对较低。

3D 人脸识别门禁系统采用 3D 传感器获取人脸的三维数据，构建人脸的 3D 模型，再通过3D模型进行人脸识别。与 2D 系统相比，3D 系统不受光线和角度的影响，识别准确率更高，但系统成本也更高。

红外人脸识别门禁系统使用红外摄像机采集人脸红外图像数据，可以在光线较暗的环境下工作。红外人脸识别门禁系统适用于夜间或光线较差的环境，能够提供更加可靠的人脸识别。

上述三种人脸识别门禁系统各有优缺点，在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的系统类型。此外，人脸识别门禁系统还可以与移动设备或云端服务相结合，提供更加灵活和智能的门禁控制解决方案。

人脸识别技术的早期研究可以追溯到 20 世纪 60 年代。研究人员如 Woody Bledsoe、Helen Chan Wolf 和 Charles Bisson 开始探索教导计算机识别人脸的方法。他们的早期人脸识别项目需要人工先在照片中标记面部特征的坐标，然后由计算机利用这些坐标进行识别。1970 年，Takeo Kanade 公开展示了一个面部匹配系统，该系统能够自动定位人体解剖特征并计算它们之间的距离比例，而无需人工干预。

进入 20 世纪 90 年代，美国国防部高级研究计划局 (DARPA) 和陆军研究实验室 (ARL) 启动了 FERET 计划，旨在为安全、情报和执法应用开发自动人脸识别功能。FERET 测试发现，虽然现有人脸识别系统的性能各不相同，但某些方法可用于在受控环境中从静态图像里识别人脸。这促使一些公司成立，以商业化利用人脸识别技术。

自那以后，人脸识别系统得到了更广泛的应用，包括门禁控制、视频监控、旅客检查等领域。然而，这些系统的使用也引发了关于隐私、准确性和潜在偏差的担忧。人脸识别门禁系统作为一种重要应用，在这一发展历程中也得到了不断的完善和推广。