在人脸门禁一体机的领域中，人脸识别技术是其核心所在。目前，市面上主流的人脸识别技术主要有基于深度学习的卷积神经网络以及传统的特征脸方法，二者在诸多方面存在明显差异。

      传统的特征脸方法，是将人脸图像通过一系列数学变换，投影到由 “特征脸” 构成的低维空间中，提取关键特征进行识别。这种方法原理相对简单，计算量较小，在早期的人脸识别应用中较为常见。然而，它的局限性也十分显著。由于其对人脸姿态、表情变化以及光照条件等因素的适应性较差，导致识别准确率并不高，在复杂环境下，识别准确率可能仅能达到70%-80%左右。而且，其识别速度也相对较慢，处理一张人脸图像往往需要几百毫秒甚至更长时间。

      与之形成鲜明对比的是基于深度学习的卷积神经网络技术。卷积神经网络通过构建多层神经元结构，自动从大量人脸图像数据中学习到复杂的特征表示。它能够对不同姿态、表情以及光照条件下的人脸进行有效识别，识别准确率大幅提升，在良好条件下可轻松达到99%以上，即使在一些复杂环境中，如低光照、部分遮挡等情况下，也能保持较高的准确率。在识别速度方面，随着硬件性能的提升以及算法的优化，基于卷积神经网络的人脸门禁一体机能够在极短时间内完成识别，通常识别一张人脸图像仅需几十毫秒，极大地提高了人员通行效率。

      综上所述，基于深度学习的卷积神经网络技术在识别准确率和速度上相较于传统的特征脸方法具有显著优势，这也使得采用此类技术的人脸门禁一体机在当前市场中占据主导地位，为用户提供更高效、可靠的门禁解决方案。