人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。
人脸识别门禁系统主要通过摄像头采集人脸信息,与后台庞大的人脸模板对比,确认是社区或楼层住户就可以自由通行。如此一来,即便是出门忘带磁卡、指纹变形、忘记密码,也不会被拦在小区大门处,“刷脸”出入,安全卫生。

人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、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。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分 量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特 征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸识别系统是人脸识别技术在生物特征识别领域的应用，旨在将人脸图像作为一种可以标识的生物特征进行编码与鉴别，目前较为广泛的应用于安防领域。由于云台摄像头的可控旋转特性，基于云台摄像头的人脸识别系统可以应用于公共区域的跟踪或教室的等。

人脸识别主要的特点是利用人的脸部特征作为一种身份辨识的方式，通过采集含有人脸的图像或视频流，自动对图像或视频中的人脸进行检测定位、图像预处理、特征提取和匹配识别过程，达到识别不同人身份的目的。因此，利用人脸识别技术的这个特点可以在不同场合中实现各种各样的智能化应用。
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