模板匹配 [2]是一種基于圖像相似度的識別方法。它構建一個標準的人臉模板，然后將待識別的人臉圖像與模板進行比對，通過計算兩者之間的相似度來判斷是否屬于同一人。模板匹配方法對于光照和姿態(tài)變化較為敏感，但其實現簡單，計算。

隨著機器學習的發(fā)展，人臉識別技術得到了顯著的提升。機器學習方法可以通過訓練大量的人臉數據來自動學習面部特征，并構建出的分類模型。其中，支持向量機（SVM）和人工神經網絡（ANN）是兩種常用的機器學習方法。SVM 通過尋找優(yōu)超平面來劃分不同類別的人臉數據，而 ANN 則通過模擬人腦神經元的連接方式來學習和識別面部特征。這些機器學習方法能夠處理更復雜的面部特征變化，提高識別的準確性和魯棒性。

近年來，深度學習在人臉識別中取得了顯著的成果 [6]。深度學習方法，特別是卷積神經網絡（CNN），通過構建多層的神經網絡結構來自動學習和提取面部特征。這些網絡結構可以學習從低層次的像素特征到高層次的語義特征，從而更準確地描述人臉的復雜特征。

在安全監(jiān)控領域 [9]，人臉識別技術被廣泛應用于公共場所的監(jiān)控系統(tǒng)中。通過在監(jiān)控設備中嵌入人臉識別算法，系統(tǒng)能夠自動檢測和識別出入人員的人臉特征，并與數據庫中的人員信息進行比對。這有助于及時發(fā)現異常行為和潛在的安全隱患，提高公共場所的安全性和管理效率。在身份驗證領域，人臉識別技術為各種場景提供了更加便捷和安全的身份驗證方式。例如，在金融領域，銀行、支付機構等通過人臉識別技術實現遠程開戶、支付驗證 [5]等功能，提高了金融服務的便捷性和安全性。在門禁系統(tǒng)中，人臉識別技術也取代了傳統(tǒng)的鑰匙和門禁卡，使得進出更加便捷和安全。

人行通道閘已經被廣泛的用于各行各業(yè)，凡是有出的地方，都可以安裝閘機進行人員出入管理。隨著城市化建設和信息技術的快速發(fā)展，城市流動人口越來越多，人們對出行、居住、辦公、等場合的安全防范和管理要求也不斷上升，尤其，與人們息息相關的出的管理。

道閘的主要結構 道閘的主要結構： 1、箱體:酸洗、磷化、靜電噴涂聚脂粉末后進入295℃高溫的烘房，再經兩小時以上熱融等表面處理流程，以獲得的耐風雨，耐擦洗，抗紫外線，不褪色的性能。 2、一體化機芯:機芯將蝸輪減速箱，變矩機構，主軸支承，主托架等件集成于 道閘的主要結構： 1、箱體:酸洗、磷化、靜電噴涂聚脂粉末后進入295℃高溫的烘房，再經兩小時以上熱融等表面處理流程，以獲得的耐風雨，耐擦洗，抗紫外線，不褪色的性能。 2、一體化機芯:機芯將蝸輪減速箱，變矩機構，主軸支承，主托架等件集成于一體。采用45#鋼整體精密鑄造成形后經大型數控加工中心一次性加工成形，大大減少了內部零件數量，大幅度提升了設備的整體可靠性與批量品質的一致性。該項工藝在同類產品中，了高質、優(yōu)價道閘機量產之先河。