




人臉識別一體機應用場地
1.在辦公場所“刷臉”門禁的應用,方便員工出入,阻攔疑人員,提高場所安全保障。
2.在工業園區、工地、寫字樓等辦公場所的出入通道處,通常會設置門禁應用,員工可通過門禁卡等方式通行,外來人員要電話預約或是現場預約登記可通行,人員流動性多時出入不方便。
3.隨著辦公場景向現代、信息化、智能化轉變,逐漸引入人臉識別一體機,結合門禁系統實現智能門禁。內部人員可以通過人臉識別“刷臉”確認身份,快速通行,提高出入效率。外來人員要進行訪客預約,獲取人臉識別通行的權限,即可刷臉進出,若未預約登記信息,系統實時攔截,通道設備不放行,同時預警提醒安保人員處理。
認證核驗一體機給小區帶來的便利
居民入住的時候物業管理會會自動將入住人員的人臉信息采集到數據庫內,用以作為人臉比對。當居民通過人臉識別閘機的時候,人臉識別終端會遠距離、無接觸式地快速捕到人臉信息并通過內部對比分析,準確判斷居民身份,打開道閘。這不但方便了居民通行,還為大門安上了一雙眼睛,時刻關注著每一位路過的人員。
人臉識別門禁不僅僅可以應用在訪客機中,還能夠廣泛應用于企事業單位、政府、園區、工廠中,為這些場所的出入口貢獻一份力量。
人臉識別一體機組成部分
人臉識別系統主要包括四個組成部分,分別為:人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。
人臉圖像采集及檢測
人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。
人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理,即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強的分類方法。
人證識別系統在市場的運用
處于現如今的日子環境中,咱們會發現身份的證件是一個十分重要的證件,有許多的日子小事都會需求運用身份的證件。與此一起,也引發了許多的問題,比方常常會有人鉆縫隙而制造一些假的證件。關于這樣的問題,咱們能夠運用人證識別系統來辨別出證件與運用人的身份。
咱們都知道,咱們在處理卡的時分,在購買票的時分,甚至在賓館住宅的時分,都需求運用身份的證件,能夠說,身份的證件與咱們的日常日子休戚相關。可是,證件在確保人們日常日子的一起,還存在著一些問題,比方易丟掉、易被偷等。因而在進行辨別的時分,假如單靠人力很難進行區別。所以,咱們需求人證識別系統的協助了。
人證識別系統所選用的技能是十分好的,因而在運用的時分,能夠到達較高的準確度。不僅如此,其在進行識別的時分,所需求的時刻十分少,能夠在極點的時刻內,在運用的時分還極為便當,因而逐漸的獲得了廣泛的運用。




