门禁系统人脸识别人工智能层级有哪些

门禁系统的人脸识别人工智能层级主要包括以下几个部分：

1. 数据采集层：这一层级主要是通过各种传感器和设备，如摄像头、红外感应器等，来获取人脸图像或视频流。这些数据会被传输到数据处理层进行处理。

2. 数据处理层：在这一层级，采集到的数据会被进行预处理，包括去噪、滤波等操作，以提高后续处理的效果。然后，对图像或视频帧进行特征提取，提取出人脸的关键信息，如面部轮廓、眼睛、鼻子、嘴巴等。

3. 模式识别层：这一层级是整个人脸识别系统的核心，通过训练好的深度学习模型（如卷积神经网络CNN）对提取的特征进行分类和识别。在这个阶段，模型会根据输入的人脸特征，输出一个与数据库中的人脸样本匹配度最高的结果。

4. 决策层：基于模式识别的结果，做出相应的判断，如是否允许进入、验证身份等。这通常涉及到一些简单的规则，如年龄限制、性别限制等。

5. 执行层：根据决策层的判断结果，执行相应的操作，如打开/关闭门、激活/禁用系统等。

6. 反馈层：这一层级主要是收集用户的反馈信息，用于优化模型的性能。例如，当用户觉得某个模型的识别效果不好时，可以通过反馈信息调整模型参数，提高识别准确率。

7. 安全保护层：这一层级主要负责防止恶意攻击，如篡改数据、伪造人脸等。这通常需要一些额外的安全措施，如加密、认证等。

以上就是门禁系统人脸识别人工智能层级的主要组成部分，每一层级都有其特定的功能和作用，共同构成了一个完整的人脸识别系统。