人臉識(shí)別閘機(jī)是利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析并建立人臉特征模板。當(dāng)已登記的人員從人臉識(shí)別機(jī)前走過，它會(huì)有語音提示“你好”或者人員的姓名表示考勤已成功。而且，它還有擁有圖像更新功能，若將正采取的圖像作為人臉，存儲(chǔ)的為第二人臉，如果人臉圖像與第二人臉圖像相一致，人臉識(shí)別考勤機(jī)將自動(dòng)儲(chǔ)存人臉圖像來更新該第二人臉圖像。該法可保持用戶臉部圖像的更新，降低了臉部外形改變對(duì)識(shí)別的影響，增加了識(shí)別的準(zhǔn)確率。
由于每個(gè)人的這些特征都不相同，因此利用人體的這些*的生理特征可以準(zhǔn)確地識(shí)別每個(gè)人的身份。
隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，人們開發(fā)了指紋識(shí)別、聲音識(shí)別、掌形識(shí)別、簽名識(shí)別、眼紋（視網(wǎng)膜）識(shí)別等多種生物識(shí)別技術(shù)，目前許多技術(shù)都己經(jīng)成熟并得以應(yīng)用。
人臉檢測(cè)分為參考模板、人臉規(guī)則、樣本學(xué)習(xí)、膚色模型與特征子臉等方法。參考模板方法首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉模板，然后計(jì)算測(cè)試樣本與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度，通過閥值來判斷是否存在人臉；人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征，人臉規(guī)則即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣本是否包含人臉；樣本學(xué)習(xí)則采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過對(duì)人臉樣本集和非人臉樣本集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器；膚色模型依據(jù)人臉膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來進(jìn)行檢測(cè)；特征子臉將所有人臉集合視為一個(gè)人臉子空間，基于檢測(cè)樣本與其在子空間的投影之間的距離判斷是否存在人臉。
就潯新科技人臉識(shí)別閘機(jī)來說，在安裝的時(shí)候要注意不要強(qiáng)光對(duì)射，如果人臉識(shí)別閘機(jī)在安裝的時(shí)候，后期遇到強(qiáng)光，在掃描人臉的時(shí)候會(huì)有些誤差。人臉識(shí)別閘機(jī)的識(shí)別距離一般在0.5-5米之間，所以不會(huì)影響到通行的效率，能夠提供各方面的人臉識(shí)別閘機(jī)的解決方案。
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