在人工智能技術的快速發展進程下，現在很多小區或辦公樓已經用上了人臉識別智能門禁系統。如今很多地方出入寫字樓不用刷卡識別，直接刷臉就可以進入大樓。新型的生物識別代替了傳統的識別方式，那么人臉識別門禁是怎么識別人臉圖像的呢？

　　人臉面部采集和跟蹤

　　面部采集是指檢測圖像或視頻流每一幀的圖像并將圖像與背景分離并自動保存。人臉識別門禁主要依靠的縱向跟蹤技術是指使用肖像捕捉技術在攝像機捕捉的范圍內移動時，自動跟蹤指定的圖像。人臉識別門禁識別人臉主要依靠人臉圖像跟蹤技術，當指定的人臉圖像在攝像機捕捉的范圍內移動時自動跟蹤指定的人臉圖像。

　　人臉識別對比

　　人臉識別分為驗證模式和搜索模式兩種比較模式。驗證模式（1：1）是驗證采集過來的圖像或指定的圖像是否與數據庫中已注冊的對象進行比較，以確定它是否為同一個人。1：1為身份驗證模式，通過對某人的設備采集照與證件照的人臉特征進行比對，核實是否是同一個人，該模式主要應用于需要通過實名制驗證的場景。搜索模式（1：n）意味著搜索在數據庫中注冊的所有圖像，以查明是否存在指定的圖像。1：n是通過采集某人的人像后，從海量的人像數據庫中找到與當前使用者人臉數據相符合的圖像，通過數據庫的比對識別對方的身份。

　　人臉數據建模和檢索

　　人臉數據建模和檢索可以對庫中登記的人臉圖像數據進行建模以提取臉部的特征，并且可以將生成的臉部模板保存在數據庫中。在人臉搜索中，對指定的人臉圖像進行建模，然后與數據庫中的所有者的模板進行比較，最后根據比較出的相似度值列出相似度的人員名單。

　　動態活體檢測

　　以前是靜態人臉識別是通過指定的區域或范圍之內進行識別，也就是說識別對距離、位置的要求會比較高。靜態人臉識別的特點在于用戶容量小，而且安全性能不高，有時一張照片也能通過識別驗證。現在推出的動態人臉識別門禁，系統可以識別出對方是真人還是照片。

　　圖像質量檢測

　　圖像質量直接影響識別效果。圖像質量檢測功能可以對照片進行圖像質量評估，并給出相應的推薦值用來輔助識別。

　　未來越來越多的城市將變得智能化，以技術為導向的產品將使公民的生活更加舒適，提高生活質量，節約自然資源。