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智能門禁中的人臉識別和指紋識別
 
　指 紋 識 別
　　指紋是人類手指末端指腹表皮上凹凸不平的紋路。這些紋路的存在，不僅增大了皮膚表面的摩擦力，使我們能夠用手抓起重物，而且增強了指尖的觸感，使我們對物體的材質、溫度等更敏銳。從20世紀60年代開始，隨著計算機技術的發展，指紋識別技術也逐漸步入自動識別階段，形成了自動指紋識別系統。
　　指紋特征是進行指紋識別的重要依據。指紋特征通常分為三個等級。一級特征又稱為全局特征，主要有奇異點(包括中心點和三角點兩種)和類型特征等；二級特征主要是指紋細節點，如分叉點和末梢點；三級特征則包含了脊線的維度屬性，如脊線形狀、邊緣輪廓、傷疤和汗孔等。二級特征和三級特征都可以用于指紋識別，其中二級特征的使用已經較為成熟，是目前最常用的指紋特征；而三級特征只有在高分辨率(>=700dpi)的指紋圖像上才能提取到。

 指紋識別在門禁系統上早已開始運用，倍加信的指紋識別采用3D活體指紋識別，能判別出指紋是否為活體，可杜絕代打卡，幫助門禁考勤實現更為便捷的管理。

人 臉 識 別
　　人臉識別，作為生物特征識別技術之一，是一種通過分析比較人臉視覺特征信息進行身份鑒別的計算機技術，該類系統的研究始于20世紀60年代，80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高，而真正進入初級的應用階段則在90年后期，并且以美國、德國和日本的技術實現為主；
　　人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖端的核心算法，并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度；“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業技術，同時需結合中間值處理的理論與實現，是生物特征識別的最新應用，其核心技術的實現，展現了弱人工智能向強人工智能的轉化。
　　一個典型的人臉識別系統通常由如下幾部分構成:①圖像采集設備(攝像頭)，用于采集人臉圖像；②人臉檢測模塊，從采集到的圖像中定位出人臉位置；③人臉特征提取模塊，從人臉區域中提取富含信息量，能夠被計算機所理解的特征；④人臉比對模塊，將前端提取得到的特征與數據庫中的特征進行比對，找出詳細人臉。
 將人臉識別應用到門禁系統中，既可以提高門禁系統的安全指數，使門禁系統往更智能門禁的方向發展，也能減輕人工的負擔，避免造成不必要的失誤。