智能门禁中的人脸识别和指纹识别
 
　指 纹 识 别
　　指纹是人类手指末端指腹表皮上凹凸不平的纹路。这些纹路的存在，不仅增大了皮肤表面的摩擦力，使我们能够用手抓起重物，而且增强了指尖的触感，使我们对物体的材质、温度等更敏锐。从20世纪60年代开始，随着计算机技术的发展，指纹识别技术也逐渐步入自动识别阶段，形成了自动指纹识别系统。
　　指纹特征是进行指纹识别的重要依据。指纹特征通常分为三个等级。一级特征又称为全局特征，主要有奇异点(包括中心点和三角点两种)和类型特征等；二级特征主要是指纹细节点，如分叉点和末梢点；三级特征则包含了脊线的维度属性，如脊线形状、边缘轮廓、伤疤和汗孔等。二级特征和三级特征都可以用于指纹识别，其中二级特征的使用已经较为成熟，是目前最常用的指纹特征；而三级特征只有在高分辨率(>=700dpi)的指纹图像上才能提取到。

 指纹识别在门禁系统上早已开始运用，倍加信的指纹识别采用3D活体指纹识别，能判别出指纹是否为活体，可杜绝代打卡，帮助门禁考勤实现更为便捷的管理。

人 脸 识 别
　　人脸识别，作为生物特征识别技术之一，是一种通过分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术，该类系统的研究始于20世纪60年代，80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高，而真正进入初级的应用阶段则在90年后期，并且以美国、德国和日本的技术实现为主；
　　人脸识别系统成功的关键在于是否拥有尖端的核心算法，并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度；“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、专家系统、视频图像处理等多种专业技术，同时需结合中间值处理的理论与实现，是生物特征识别的最新应用，其核心技术的实现，展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
　　一个典型的人脸识别系统通常由如下几部分构成:①图像采集设备(摄像头)，用于采集人脸图像；②人脸检测模块，从采集到的图像中定位出人脸位置；③人脸特征提取模块，从人脸区域中提取富含信息量，能够被计算机所理解的特征；④人脸比对模块，将前端提取得到的特征与数据库中的特征进行比对，找出详细人脸。
 将人脸识别应用到门禁系统中，既可以提高门禁系统的安全指数，使门禁系统往更智能门禁的方向发展，也能减轻人工的负担，避免造成不必要的失误。