智能人臉識別管理系統報價信賴推薦 濟南華瑞現貨供應

一、立柱人臉識別閘機應用場景：

適用于辦公區域、酒店、通道閘機、寫字樓、學校、商場、商店、社區、公共服務及管理項目等需要用到人臉門禁的場所。

二、立柱人臉識別閘機產品特性：

支持光敏傳感協同的夜間補光；

支持串口、韋根26、34輸出，輸出內容支持配置；

采用基于視頻流的動態人臉檢測、跟蹤識別算法；

支持設備本地存儲萬人庫，（a）云平臺設備支持同時儲存5萬張人臉照片（小于400KB）、100萬條識別記錄（0.45KB）、2萬張現場抓拍照片（b）局域網設備支持同時存儲2萬張人臉照片（照片按100KB計算）、100萬條識別記錄（含近1萬張現場抓拍照片）；

人臉庫為3000時，誤識率萬分之三的條件下，1：N識別準確率為99.7%；

識別速度快，（a）人臉跟蹤與檢測耗時20ms左右（b）人臉特征提取耗時200ms左右（c）人臉比對耗時0.2ms（1000人庫，多次識別取平均值），0.5ms（10000人庫，多次識別取平均值）；

支持陌生人檢測，陌生人等級可配置；

支持人臉識別或陌生人檢測時的現場照片保存；

支持HTTP方式的接口對接；

支持公網、局域網使用部署方式；

支持屏幕顯示內容配置；

支持識別距離配置。

人臉識別系統包括三個一部分： (1)人臉檢驗 外貌檢驗就是指在動態性的情景與繁雜的背景圖中判斷是不是存有面像，并分離出來出這類面像。一般有以下幾類方法： ①參照模板法 設計方案一個或多個規范人臉的模板，隨后測算檢測收集的樣品與規范模板中間的配對水平，并根據閥值來判斷是不是存有人臉； ②人臉標準法 因為人臉具備一定的構造遍布特點，說白了人臉標準的方法即獲取這種特點轉化成相對的標準以判斷檢測樣品是不是包括人臉； ③樣品學習方法 這類方法即選用系統識別中神經網絡算法的方法，即根據對面像樣品集和非面像樣品集的學習培訓造成分類器； ④皮膚顏色模型法 這類方法是根據外貌皮膚顏色在色彩空間中遍布相對性集中化的規律性來開展檢驗。 ⑤特點子臉法 這類方法是將全部面像結合視作一個面像子空間，并根據檢驗樣品兩者之間在子孔間的投射中間的間距判斷是不是存有面像。 該明確提出的是，所述5種方法在具體監測系統中也可綜合性選用。

人臉識別系統的制作方法：人臉識別技術是基于人的臉部特征，對輸入的人臉圖像或者視頻上的人臉進行識別判斷，從而識別人臉的身份。目前，人臉識別技術廣泛應用在安保系統，例如，人臉識別門禁考勤系統，人臉識別防盜門，人臉識別手機，人臉識別來運行的機器人等。近年來，在人臉識別技術的發展過程中，出現了人臉的欺騙行為，例如打印人臉圖像到紙張上，或者使用投影、液晶顯示屏(LiquidCrystalDisplay，簡稱LCD)等播放設備顯示在屏幕上，放置于人臉識別系統的采集裝置前，會得到各種人臉圖像，這些人臉圖像跟真實的人臉圖像有很大的相似性，容易被系統當成真實的人臉進行識別，成為人臉識別系統中的不安全因素。然而，在人臉識別系統中，特別是無人值守或高安全性場合，防止人使用人臉假體欺騙系統是非常重要的。