人脸识别门禁终端的研究开始于20世纪60年代初，人脸识别门禁终端是否成功的关键在于是否拥有核心人脸识别算法，要求具有实际推广应用的识别效率和识别速度。通过一系列的技术处理人脸识别门禁终端还能够对人脸识别的结果作进一步的分析，得到人的性别，表情，年龄、笑脸等诸多额外的丰富信息。
人脸识别门禁终端是一种基于对人类本身的脸部特征码信息进行识别比对的技术，正常是通过人脸识别门禁终端摄像头获取人脸的图像，在采集的画面中自动检测人脸，进而对采集的人脸进行面部的一系列比对。
人脸识别门禁终端一共有四个组成内容及过程：人脸采集、人脸检测、人脸特征码提取及人脸匹配识别。
1、人脸识别门禁终端图像采集和检测
每个人的面部都能通过人脸识别门禁终端的摄像镜头进行采集，包含静太头像、动态头像等各个方面。当用户处在人脸识别门禁终端的前面时，人脸识别门禁终端会自动搜索并拍摄行人的人脸头像。
人脸检测主要是用来做人脸识别的预先处理，也就是在画面中标出人脸的位置。人脸检测过程中会采用Adaboost算法挑选出最能代表人脸的一些矩形特征，将弱分类器构造成为强分类器，再将训练算法得到的其他强分类器串联组成级联架构的层叠分类器，有效的提高人脸检测速度。
2、智能人脸识别特征提取
人脸识别门禁终端可使用的特征一般分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取针对人脸的某些特征而进行。人脸特征提取的方法主要分为两大类：一是基于知识的表征方法，二是基于代数特征或统计学习的表征方法。
3、人脸识别门禁终端匹配与识别
经过提取的人脸头像特征数据与数据库中存储的特征码进行匹配，与设定的阀值进行对比，当对比度超过阀值，则将匹配通过的结果进行输出，否则输出匹配不通过结果。人脸识别门禁终端就是将待识别的人脸特征与已有人脸特征码进行比对，根据比对结果对人脸的身份信息进行验证判断。这一过程又分为两类：一类是一对一进行图像比对的过程；第二类是一对多进行图像对比的过程。
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