面部识别技术的应用，主要是通过摄像机来获取人脸，然后自动地检测和跟踪图像中的人脸，然后对被检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。今天，宁夏车牌识别系统的小编就带大家来看看关于它的一些相关知识。

实现步骤与方法，思路很清晰，如下：

1、打开摄像头，采集图像；

2、加载人脸分类器；

3、人脸检测，并框出人脸部分并显示图像；

4、在检测到人脸条件下，一键拍照；

5.调整人脸大小，在指定目录下写图像文件；

人脸识别闸机是从照片中提取人脸特征，然后通过对比特征输出结果。但在人脸识别门机中，人脸采集环节主要受到以下因素的影响：

光照环境

光线太强或太暗都会影响人脸识别效果。可以通过相机自身的功能来补光或过滤光来平衡光照的影响，也可以通过算法模型来优化图像光。

模糊程度

实际场景主要侧重于解决运动模糊，人脸往往与摄像头相比运动模糊。一部分摄像机具有抗模糊的能力，当成本有限时，可以通过算法模型来优化这个问题。

遮挡程度

五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像比较好。而且在真实的场景中，很多人的面部会被帽子、眼镜、口罩等遮挡，这部分数据需要根据算法的要求来决定是否保留训练。

采集角度

人脸相对于摄像头角度为正脸佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此，算法模型需要训练包括左右脸和上下脸的数据。工业性建筑中摄像机放置角度，需要满足算法中人脸和摄像机构成角度的识别范围要求。

人脸识别闸机现在已经光很多的企业所采用，所以宁夏车牌识别系统的小编在这里为大家介绍了关于人脸识别闸机的操作方法和影响人脸采集的主要因素，希望能够帮助企业更好的使用人脸识别闸机。