在人工智能技术的快速发展进程下，现在很多小区或办公楼已经用上了人脸识别智能门禁系统。如今很多地方出入写字楼不用刷卡识别，直接刷脸就可以进入大楼。新型的生物识别代替了传统的识别方式，那么人脸识别门禁是怎么识别人脸图像的呢？
人脸面部采集和跟踪
面部采集是指检测图像或视频流每一帧的图像并将图像与背景分离并自动保存。人脸识别门禁主要依靠的纵向跟踪技术是指使用肖像捕捉技术在摄像机捕捉的范围内移动时，自动跟踪指定的图像。人脸识别门禁识别人脸主要依靠人脸图像跟踪技术，当指定的人脸图像在摄像机捕捉的范围内移动时自动跟踪指定的人脸图像。
人脸识别对比
人脸识别分为验证模式和搜索模式两种比较模式。验证模式（1：1）是验证采集过来的图像或指定的图像是否与数据库中已注册的对象进行比较，以确定它是否为同一个人。1：1为身份验证模式，通过对某人的设备采集照与证件照的人脸特征进行比对，核实是否是同一个人，该模式主要应用于需要通过实名制验证的场景。搜索模式（1：n）意味着搜索在数据库中注册的所有图像，以查明是否存在指定的图像。1：n是通过采集某人的人像后，从海量的人像数据库中找到与当前使用者人脸数据相符合的图像，通过数据库的比对识别对方的身份。
人脸数据建模和检索
人脸数据建模和检索可以对库中登记的人脸图像数据进行建模以提取脸部的特征，并且可以将生成的脸部模板保存在数据库中。在人脸搜索中，对指定的人脸图像进行建模，然后与数据库中的所有者的模板进行比较，最后根据比较出的相似度值列出相似度的人员名单。
动态活体检测
以前是静态人脸识别是通过指定的区域或范围之内进行识别，也就是说识别对距离、位置的要求会比较高。静态人脸识别的特点在于用户容量小，而且安全性能不高，有时一张照片也能通过识别验证。现在推出的动态人脸识别门禁，系统可以识别出对方是真人还是照片。
图像质量检测
图像质量直接影响识别效果。图像质量检测功能可以对照片进行图像质量评估，并给出相应的推荐值用来辅助识别。
未来越来越多的城市将变得智能化，以技术为导向的产品将使公民的生活更加舒适，提高生活质量，节约自然资源。
