随着高科技的蓬勃发展，人体特征分析技术已经作为身份快速识别及视频监控等领域的最新增值点与应用点，在身份识别、智能安防、智能监控、出入管理、证卡认证等方面发挥巨大作用。
面部检测识别技术，是利用计算机图像分析、模型理论、人工智能及模式识别技术的非接触性高端模式识别技术，其可完成从复杂的图像场景中检测、检出特征人像信息，并进行匹配识别的智能分析过程。
方案一：人证核验闸机（无需建库）
方案二：人脸识别闸机（先建库、再识别）
方案三：与云平台（后台）对比库进行服务器比对
软件的发展给我们的经济带来了很大的推动作用，现在越来越多的软件技术运用于各行各业，市场经济作为经济发展的一部分，推行新的技术对其有很大的帮助作用，而人类面部识别智能化的应用，为工作及生产带来很大便利，提高了效益。比如日常工作中的面部考勤签到，重要客户面部识别，来访人员面部识别等，这些系统的应用为行业及单位带来了很大的收益，因此随着技术的进步，跟上时代的步伐显得尤为重要。
而汉王人证核验闸机管理系统正是应用先进的人脸自动识别技术来实现与通道中闸机的自动快速识别与开启，提高办事效率。
系统采用了高清摄像头与工业级主机及TCP/IP网为基础设备，配合人脸智能识别技术为核心，使系统在完成人脸识别的同时，也给道闸的闸机一个开关信号，同步开启人行通道的闸机，并且存储、分析所识别的人脸数据，生成统计信息与报表。
系统应用架构主要分为两种：
1、人证比对与闸机触发部分：
人员刷二代身份证，读取二代身份证中的人脸图片信息，并与通过高清摄像头采集的人员人脸信息进行比对，如果识别结果正确，闸机将开启，允许通过。
2、人脸采集与建库部分：
主要用于通过照片信息或摄像机采集信息把来人身份信息及人脸信息建模、入库，并用于人员信息建库。通过高清摄像头，采集将要通过人行闸机的人员的人脸信息，并跟库中人员信息进行比对，如果识别结果正确，闸机将开启，允许通过。如果库中没有人员人脸信息，则可以通过刷卡方式，开启闸机。
通过照片或在固定地方集中进行人员的人脸信息采集及证件、部门、职务等信息登记。管理工作人员的基本资料：包括面部信息、证件号、部门等，可以以不同参数为索引、排列、查询，并可以生成工作人员信息报表。
可以对人脸识别设备进行管理，比如修改IP地址，修改设备编号及开启采集与识别功能。
实现对需要进入闸机人员进行人脸识别比对，通过屏显示出识别结果，并保存识别通过结果。
实现对人脸识别或卡识别记录管理，查询统计。
系统提供与企事业单位内其他业务系统的开发接口，实现面部识别闸机系统与其他业务系统的结合使用，方便生产场所的业务管理，提高工作效率。
系统可以对识别通过的信息进行查询统计，并生成相应工作报表，为单位进一步提供有针对性的工作考勤管理提供信息决策支持。
实现系统的使用用户及权限信息管理；实现系统参数设定管理。
1、人脸识别部分主要组成部分：主板、显示器、高清摄像头、身份证阅读器、三代指纹仪。
主板：按不同的需求，主板部分主要分为支持windows或android系统；按不同的使用环境 ，可分为工业板和民用板，推荐使用1.8G 四核android工业板。
显示器：可选择7寸或10寸显示器，不带触控屏。
高清摄像头：为提高不同环境下的识别率，推荐使用汉王提供的高端高清摄像头；不同的摄像头水平，对识别率的影响很大；200万像素及以上。
身份证阅读器：通过公安部认证。
三代指纹仪：通过公安部认证。
2、人脸识别部分与闸机系统的连接
Ø 电源：12V/2A
Ø 网络：用于与管理系统的通讯
Ø USB：与身份证阅读器、刷卡器、指纹仪等连接
Ø 开关信号：用于驱动闸机开启
汉王标准android产品规格参数：
Ø 操作系统：Android
Ø 硬件平台：主频1.8G，四核CPU，4G DDR3
Ø 显示屏：7英寸彩屏，分辨率1280*976
Ø 居民身份证阅读模块：（标准）
Ø 摄像头：专用摄像头（200万像素）
Ø 指纹仪：标准，通过公安部认证
Ø 供电电源：12V DC，工作电流2A
Ø 开关信号板：输出开关量信号
Ø 机身材质：金属
Ø 拍摄距离：30－80 cm
Ø 验证方式：人证核验
Ø 人证核验时间：小于等于2s
Ø 记录容量：10万条（包含现场证件、人脸数据）
Ø 数据传输：标准TCP/IP、支持USB2.0
Ø 工作环境：室内
Ø 安装方式：闸机结合
Ø 使用温度：-10℃－50℃
Ø 使用湿度：20% - 80%
汉王成立于1993年，前身为中自汉王公司，05年改名为汉王科技股份有限公司，于2010年深圳证券交易所中小板上市。
专注模式识别领域20年，一直致力于以模式识别为核心的多元智能交互领域的研究、开发、生产、销售，有一流的技术研发，完善的销售服务体系队伍。在手写识别、OCR识别、人脸识别领域取得了很大的成绩，拥有多项国际领先的核心技术和自主知识产权， 手写获得国家科技进步一等奖，OCR获得国家科技进步二等奖。是国内外著名的手写识别、数字绘图、光学字符识别（OCR）、生物特征识别的产品、技术服务提供商。
2004年开始人脸识别的研究，2008年上市全球首款红外人脸识别考勤机，拥有红外光和自然光两种人脸识别核心算法，量身定制的硬件设备，可应用于不同的场景，并经过多年的市场检验，真正将技术转化为实际商用产品。人脸识别被应用到建筑、教育、银行金融、安防、社保等领域。
优秀和专业的研发团队，算法及开发人员均毕业于清华、北大、中科院的博士、硕士和研究员等，技术带头人黄磊博士于2012年获得周光召“应用科学奖”，人脸识别技术获得北京市科技进步二等奖。
拥有多种自主知识产权，申请专利109项；
授权专利69项，已授权发明专利26项；
软件著作权22项；
发表学术论文23篇；
3个商标：人脸通，FaceID, FaceGo。
深度学习算法，使人脸识别效果有了较大提升，解决了光照、姿态、眼镜、小区域遮挡问题。支持Windows，Linux，Android和IOS等多种平台，人脸检测，人脸识别，性别、年龄、表情识别，距离检测，姿态检测，活体检测，人脸合成和形变等多种属相识别，技术持续不断更新，以适应更复杂的环境和应用。
核心特点：
国际上首家采用环境自适应方案改善光照、姿态、遮挡等环境问题，申请多项发明专利。通过统计模式识别方法建立不同光照、姿态、遮挡环境下的配对模型，识别时计算模板图像和实时图像的环境配对得分，自适应调整识别相似度。
国内唯一一家将传统方法与深度学习方法相结合的人脸识别算法，结合了传统方法的小巧与速度，同时又不失深度学习方法的精度，打造出目前国内人脸识别领域，在同等识别率情况下识别核心最小、速度最快的一款人脸识别算法。对每一张脸的特征提取做的更加精确，能够更加精确的区分出每一对人脸的相似与差异。
国际上第一个将深度学习模型移植到嵌入式设备
-- 可见光深度学习算法可以运行在ARM平台 ；
-- 红外光深度学习算法可以运行在MIPS平台（君正4775芯片） 。
在公安部1:1人证比对识别评测中，在10万的真实人脸测试库，通过率97.7%。
