现有的人脸识别系统在用户配合、采集条件比较理想的情况下可以取得令人满意的结果。但是，在用户不配合、采集条件不理想的情况下，现有系统的识别率将陡然下降。比如，人脸比对时，与系统中存储的人脸有出入，例如剃了胡子、换了发型、多了眼镜、变了表情都有可能引起比对失败。优势困难优势人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。

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，人脸识别系统，使用网络数据库，系统的安全性得到了很好的保障，人脸识别，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。

基于光照估计模型理论提出了基于Gamma灰度矫正的光照预处理方法，人脸识别算法，并且在光照估计模型的基础上，进行相应的光照补偿和光照平衡策略。优化的形变统计校正理论基于统计形变的校正理论，优化人脸姿态；强化迭代理论强化迭代理论是对DLFA人脸检测算法的有效扩展；的实时特征识别理论该理论侧重于人脸实时数据的中间值处理，从而可以在识别速率和识别效能之间，达到的匹配效果




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