一、人脸图像采集

通常使用高清摄像头作为图像采集设备，安装在门禁系统的特定位置。当有人靠近门禁时，摄像头自动启动，对人脸进行拍摄，获取人脸图像。

 二、图像预处理

采集到的人脸图像可能存在噪声、光照不均匀等问题，需要进行预处理。这包括图像去噪、灰度化、归一化等操作，以提高后续处理的准确性和效率。例如，通过灰度化将彩色图像转换为灰度图像，减少数据量同时突出人脸的轮廓特征；归一化则可以使不同光照条件下的图像具有相似的特征分布。

三、特征提取

利用特定的算法从预处理后的人脸图像中提取出具有代表性的特征信息。常见的特征提取方法有主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）等。这些算法能够提取出人脸的关键特征，如眼睛、鼻子、嘴巴的形状、位置关系等，将其转化为一组数字特征向量，用于后续的比对和识别。

 四、特征比对

将提取到的人脸特征与系统中预先存储的合法用户人脸特征进行比对。通常使用相似度度量算法，如欧式距离、余弦相似度等，计算待识别的人脸特征与数据库中每个用户特征之间的相似度。如果相似度超过一定的阈值，则认为是同一人。

 五、决策与控制

根据比对结果做出决策。如果识别成功，门禁系统将发出控制信号，打开门锁或允许通行；如果识别失败，则拒绝通行，并可能触发报警等安全措施。同时，系统还可以记录每次识别的结果，以便后续查询和管理。

此外，一些***的人脸识别门禁系统还会结合活体检测技术，防止使用照片、视频等伪造手段欺骗系统，进一步提高安全性。

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