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個人識別碼及密碼身份識別系統。兩者可以組合使用,也可以單獨使用。另一方面金融機構可將它嵌入便攜式移動終端，上門為客戶辦理業務，為我們提供了的方便。這種方式的關鍵是用戶需要牢記某一特定信息(識別碼、密碼)，一旦用戶本人遺忘即無法證明自身身份從而被拒之門外;若識別碼(密碼)被他人獲悉，則他人可輕易假合法用戶的身份進入受控區域。目前,基于這一身份鑒別機制的門禁/出入控制系統仍在普遍使用。不難看出,這種門禁/出入控制系統的保險性、易用性存在著極大的問題。一旦非入者假合法用戶進入受控區域，系統的審計核查機制根本無法發現非入事件的發生，更無從提供非入者的相關信息。

人臉識別閘機為什么可以準確地識別每個人的身份？

人臉檢測分為參考模板、人臉規則、樣本學習、膚色模型與特征子臉等方法。參考模板方法首先設計一個或數個標準人臉模板，然后計算測試樣本與標準模板之間的匹配程度，通過閥值來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結構分布特征，人臉規則即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣本是否包含人臉；樣本學習則采用模式識別中人工神經網絡方法，通過對人臉樣本集和非人臉樣本集的學習產生分類器；膚色模型依據人臉膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測；特征子臉將所有人臉集合視為一個人臉子空間，基于檢測樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在人臉。由于存在著電子卡被借用、冒用的可能，因此人員出入的原始記錄難以進行事后審計，從而導致系統的審計核查機制失效。

 正常來說，人臉識別閘機在安裝的時候要注意不要強光對射，如果人臉識別閘機在安裝的時候，后期遇到強光，在掃描人臉的時候會有些誤差。拍照記錄，如果幼兒園為系統裝配攝像頭，接送人在設備上進行打卡時，系統會自動拍照存儲，持無效卡的，連拍3張供查證。人臉識別閘機的識別距離一般在0.5-5米之間，所以不會影響到通行的效率，能夠提供各方面的人臉識別閘機的解決方案。

人臉識別技術包含三個部分：

(1)人臉檢測

面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，并分離出這種面像。一般有下列幾種方法：

①參考模板法

首先設計一個或數個標準人臉的模板，然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度，并通過閾值來判斷是否存在人臉；

②人臉規則法

由于人臉具有一定的結構分布特征，所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；

③樣品學習法

這種方法即采用模式識別中人工神經網絡的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；

④膚色模型法

這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。