【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉领域，尤其涉及一种基于人像识别终端的门禁控制方法及系统。
技术介绍
1、随着人工智能与机器学习技术的快速发展，基于人像识别的门禁控制系统已经实现了从初步的人脸匹配到能够在复杂环境下进行高精度识别的技术跃进。目前的技术依赖于深度学习模型，尤其是卷积神经网络在人脸特征提取和匹配上的应用，显著提升了识别的准确性与效率。现代系统不仅实现了实时性与准确率的有效平衡，即使在光照、角度和表情变化等不利因素下也能维持高识别准确度，而且还通过采用多模态融合识别技术和增加活体检测功能来强化系统的鲁棒性和安全性，有效防范各种欺诈尝试。
2、在目前基于人像识别的门禁控制系统的广泛部署和实际应用中，高精度人像识别所需的高性能硬件设备成本较高，可能会成为成本敏感型场景的应用障碍。同时，特殊情况下的人工复核增加了运营成本并影响效率；过于严格的识别设置对于小变化敏感，易导致合法用户被误拒，特别是在需要高通行效率和一定灵活性的无人看守场合，这种情况尤为明显。此外，如何在广泛应用中保护被识别者的隐私成为了一个关键问题。
【技术保护点】
1.一种基于人像识别终端的门禁控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从摄像头终端设备采集人像图像和视频流，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述捕捉进出人员的实时视频流，进行面部检测和识别，并记录视频资料，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述存储和管理授权用户的人像数码资料，建立人像变化识别模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从检测到的人像中提取出准确表示个人身份的特征信息，具体包括：
6.一种...
【技术特征摘要】
1.一种基于人像识别终端的门禁控制方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从摄像头终端设备采集人像图像和视频流，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述捕捉进出人员的实时视频流，进行面部检测和识别，并记录视频资料，具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述存储和管理授权用户的人像数码资料，建立人像变化识别模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从检测到的...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫卫国，
申请(专利权)人：深圳市小石科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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