人臉識別門禁系統結構功能：

　　1)模塊化的系統結構功能。

　　門禁人臉識別系統采用“服務器+工作站”的模塊化結構，這種結構便于不同智能部門根據權限來進行獨立管理，避免權限交叉和管理混亂等現象。如數據服務器專門用于數據交換和存儲;維護工作站用于門禁人臉識別系統維護;應用工作站用于對旅客、職工進行管理;

　　2)強大的脫機使用功能

　　像素人臉識別閘機門禁管理系統具有強大的脫機使用功能，當硬件系統與門禁控制系統無法正常通訊時，門禁系統仍能正常使用而不影響旅客出入。硬件控制器的存儲容量最高可達10萬張照片和10萬條歷史記錄，不會因為短期通訊故障而造成數據丟失。

　　3)強大的聯動功能

　　門禁人臉識別系統具有強大的聯動功能，能與人臉識別、語音播報等設備進行無縫聯動，當系統觸發報警時，自動自動保存現場照片和語音播報進行語音提示。如：使用非法卡進入通道時，門禁人臉識別系統自動進行圖像抓拍和語音提示，同時聯動聲光報警。

　　4)基于人臉大數據的深度學習人臉識別，極大提升系統魯棒性和識別準確率。

　　人臉識別算法采用基于神經網絡的深度學習模式。通過利用大量簡單處理單元互聯而構成復雜門禁人臉識別系統，模仿人的學習認知系統，在學習的過程中獲得其他方法難以實現的關于人臉識別的規律和規則的隱性表達。通過利用形狀特征、灰度特征、皮膚紋理特征等多種傳統特征并進行融合，采用了空間分析和調度學習技術，實現高性能、高精度、高魯棒性、可靠的人臉比對算法;

　　基于安防、公安、教育、金融等行業的實際應用，已具備上億級不同質量、姿態、光線、性別等用于深度學習的人臉大數據，利用海量數據，采用深度學習，自動學習得到人臉特征。算法在經過大量人臉正負樣本數據的訓練后，在準確率、容錯性等方面均有明顯優勢，已經過眾多大型項目的實際考驗，完全滿足實戰應用。