在人脸识别技术的应用中，人脸识别利用摄像头进行人脸的采集，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸图像进行一系列的相关应用操作。
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、对人脸部分，调整大小并写成指定目录下的图像文件；
人脸识别闸机就是从照片中提取人脸中的特征，再通过特征的对比输出结果。而人脸识别闸机中的人脸采集环节主要受以下几大因素的影响：
光照环境
过曝或过暗的光照环境都会影响人脸识别效果。可以从摄像头自带的功能补光或滤光平衡光照影响，也可以利用算法模型优化图像光线。
模糊程度
实际场景主要着力解决运动模糊，人脸相对于摄像头的移动经常会产生运动模糊。部分摄像头有抗模糊的功能，而在成本有限的情况下，考虑通过算法模型优化此问题。
遮挡程度
五官无遮挡、脸部边缘清晰的图像为最佳。而在实际场景中，很多人脸都会被帽子、眼镜、口罩等遮挡物遮挡，这部分数据需要根据算法要求决定是否留用训练。
采集角度
人脸相对于摄像头角度为正脸最佳。但实际场景中往往很难抓拍正脸。因此算法模型需训练包含左右侧人脸、上下侧人脸的数据。工业施工上摄像头安置的角度，需满足人脸与摄像头构成的角度在算法识别范围内的要求。
八达马BaDaMa一直积极地专注于提高人脸检测和识别成功率，同时保持低误检率。在大角度或不同角度下，低光背光环境下，人脸移动或不同表情下，因年纪增长相貌变化，少量遮挡等等情况下，都有相应的解决方案。
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