人脸门禁识别系统的功能特点特色优势利弊

人脸门禁识别算法采用基于神经网络的深度学习模式。通过利用大量简单处理单元互联而构成复杂门禁人脸识别系统，模仿人的学习认知系统，在学习的过程中获得其他方法难以实现的关于人脸识别的规律和规则的隐性表达。通过利用形状特征、灰度特征、皮肤纹理特征等多种传统特征并进行融合，采用了空间分析和调度学习技术，实现高性能、高精度、高鲁棒性、可靠的人脸比对算法；

基于安防、公安、教育、金融等行业的实际应用，已具备上亿级不同质量、姿态、光线、性别等用于深度学习的人脸大数据，利用海量数据，采用深度学习，自动学习得到人脸特征。算法在经过大量人脸正负样本数据的训练后，在准确率、容错性、鲁棒性等方面均有明显优势，已经过众多大型项目的实际考验，完全满足实战应用。

强大的联动功能,人脸门禁识别系统具有强大的联动功能，能与人脸识别、语音播报等设备进行无缝联动，当系统触发报警时，自动自动保存现场照片和语音播报进行语音提示。如：使用非法卡进入通道时，门禁人脸识别系统自动进行图像抓拍和语音提示，同时联动声光报警。

提供强大的人脸图像预处理工具。在关注名单库建库过程中，照片质量参差不齐，可对相片图像进行自动或者人工处理，使之符合有关标准和要求。

人脸相片处理功能如下：支撑通过插件或其他方式，对人脸相片进行人工剪裁处理。支撑调用第三方图像处理、分析工具。图像处理工具包括：颜色处理、亮度调节、对比度调节、饱和度调节、锐度调节、色彩调节、鱼眼矫正、光线均衡、橡皮擦、清理背景、恢复原图、裁剪工具、超分辨率、自动多阶亮度、自动多阶对比度、自动多阶饱和度、自动多阶锐度等。