传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，人脸识别技术，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，人脸识别系统，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。

每个设备可以通过本地前端机的串口或者网络接人系统中，作为数据服务层的计算机(服务器)负责存储整个门禁系统的数据信息，使用网络数据库，系统的安全性得到了很好的保障，人性化的更好地保证了数据的稳定存储和访间安全。

目前市场上的门禁产品发展已比较成熟，安全性、稳定性、集成性和扩展性成为主要发展方向。随着人工智能、物联网、云计算等技术的发展，为门禁市场带来融合发展的契机。门禁系统已经不只是方式的升级，而是一套完整的出入管理系统。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，人脸识别算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。


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