人脸识别技术越来越广泛地应用在众多领域，进小区、办公大厦需要人脸识别，进机场、地铁、火车站等地需要人脸识别，进入景区需要人脸识别，购物付款也需要人脸识别，尤其是在移动互联的时代，人脸识别更是无处不在。

      处于安防领域核心地位的通道闸机，使用人脸识别技术无疑在提升安保强度以及使用便捷度上，人脸识别闸机较传统通道闸机，不管是技术层面还是应用层面都获得了极大的提升。

      人脸识别闸机是一种人脸识别技术与闸机技术的融合，但并不是简单的组合应用，而是在人机交互、流程协作、行为人动作学习、闸机指令配合等方面进行深度融汇协同；打造一个好的人脸识别闸机精品并不是一件容易的事情。虽然现在人脸识别技术已经得到前所未有的发展，人像识别精度得到了超过人眼的精度，但是从机器学习与人脑判断相比，在灵活度上，机器人脸识别是远不及人眼的。人眼可以根据外界环境条件的变化而进行不同人脸的辨识，而这一点机器却做得不尽如人意，人像识别准确率受到考验。

      那么影响人脸识别闸机的人像识别准确率的因素都有哪些呢？主要因素有：表情、光线、整容等三大因素。

      ➲  光线

      现在主流的人脸识别都是通过3D结构识别的，光线照射人脸所产生的阴影以及形成的景深都会加强或者削弱面部的原始特征，研究与实践表明，同一个人在不同光线下的人脸特征差异大于同光照条件下不同人之间的人脸特征差异，充分说明光线对人脸识别准确度的影响。这也是为什么在夜间时分，如果没有外界光源，人脸识别失败率会变得很高。为了解决光线对人脸识别的影响，路可路美采用智能调光系统对人脸识别进行自动补光处理，并对人脸算法进行智能适应，确保光线均衡满足人脸识别准确度要求。

      ➲  表情

      人的面部表情是有多个局部表情区域组合而成，人的面部表情不是简单的线性或者曲线变化，而是会根据心情、场景、健康状况等表现出多种多样的形态，这些表情形态也将被机器当作人脸的一种特征，对同一个人而言，这种表情数据是复杂的，在机器还未学习完人的所有表情的情况下，是无法准确辨识未知的用户表情的。根据这一特点，路可路美采用动态人脸识别技术，采用深度学习算法，能够对人的表情进行深度学习，可对人的多种表情进行学习，实现人在不同表情下能够准确进行人像识别。

      ➲  整容

      整容对人体面部的改变对人脸识别精准度的影响是很大的，人的面部特征就是人的身份标识，整容改变了面部，也就改变了人的面部特征标识，对人像识别率的影响是必然的，但是整容影响程度的大小取决于整容幅度，幅度越大影响越大，甚至很多时候发生无法识别的状况。而整容这种情况，对于机器学习而言，是很难进行学习的，通常这种情况，需要整容者重新进行人脸识别系统数据建模并进行全新学习后进行人脸识别。

       以上三个因素是最容易影响人脸识别闸机人脸识别率的三个因素。路可路美在总结5亿人使用人脸识别闸机、人脸识别门禁的基础上，不断进行技术创新，在不断提升人脸识别准确率的同时，进一步提升人脸识别与闸机之间的协同，实现人机交互的完美统一。

      路可路美——知名的人脸识别闸机,人脸识别门禁整体方案提供商，通道设备源头技术提供商。路可路美——致力于造好的人脸识别闸机,人脸识别门禁。

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