六安人臉識別廠家性價比出眾

人臉識別一體機有哪些特點？

人臉識別系統適用于辦公區域、通道閘機、寫字樓、學校、公共服務及管理項目等需要用到人臉門禁的場所。以下是蕪湖一路機電的人臉識別一體機所具有的特點：

1、動態雙攝防偽，完全解決各類照片在各種載體上的欺騙；

2、夜間紅外、RGB 雙補光；

3、采用基于視頻流的動態人臉檢測、跟蹤識別算法；

4、識別準確率為 99.7%；

5、識別速度快，人臉跟蹤與檢測耗時 20ms 左右；

6、屏幕尺寸7 英寸，全視角，170°IPS 液晶屏；

7、分別率200W像素，自動白平衡。

影響人臉識別系統對人臉采集的主要因素有哪些？

1.圖像大小：人臉圖像過小會影響識別效果，人臉圖像過大會影響識別速度。非專業人臉識別攝像頭常見規定的蕞小識別人臉像素為60*60或100*100以上。在規定的圖像大小內，算法更容易提升準確率和召回率。圖像大小反映在實際應用場景就是人臉離攝像頭的距離。

2.圖像分辨率：越低的圖像分辨率越難識別。圖像大小綜合圖像分辨率，直接影響攝像頭識別距離。現4K攝像頭看清人臉的遠距離是10米，7K攝像頭是20米。

3.光照環境：過曝或過暗的光照環境都會影響人臉識別效果。可以從攝像頭自帶的功能補光或濾光平衡光照影響，也可以利用算法模型優化圖像光線。

4.模糊程度：實際場景主要著力解決運動模糊，人臉相對于攝像頭的移動經常會產生運動模糊。部分攝像頭有抗模糊的功能，而在成本有限的情況下，考慮通過算法模型優化此問題。

5.遮擋程度：五官無遮擋、臉部邊緣清晰的圖像為蕞佳。而在實際場景中，很多人臉都會被帽子、眼鏡、口罩等遮擋物遮擋，這部分數據需要根據算法要求決定是否留用訓練。

6.采集角度：人臉相對于攝像頭角度為正臉蕞佳。但實際場景中往往很難抓拍正臉。因此算法模型需訓練包含左右側人臉、上下側人臉的數據。工業施工上攝像頭安置的角度，需滿足人臉與攝像頭構成的角度在算法識別范圍內的要求。

什么是人臉檢測？

人臉檢測是人臉識別的流程之一，在圖像中準確標定出人臉的位置和大小，并把其中有用的信息挑出來（如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等），然后利用信息來達到人臉檢測的目的。

人臉關鍵點檢測（人臉對齊）自動估計人臉圖片上臉部特征點的坐標。

基于檢測出的特征采用Adaboost學習算法（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）挑選出一些蕞能代表人臉的矩形特征（弱分類器），按照加權投僄的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。

近人臉檢測算法模型的流派包括三類及其之間的組合：viola-jones框架（性能一般速度尚可，適合移動端、嵌入式上使用），dpm（速度較慢），cnn（性能不錯）。

小區有必要引入人臉識別系統作為門禁嗎？

人臉識別門禁系統，結合人臉識別、人臉對比、物聯網等技術實現身份交叉驗證，協助社區管理人員確認用戶身份。據了解，由于人臉的直觀性和不易被復刻的特性，人臉識別門禁系統可以有效阻攔陌生人隨意進出社區，盡可能降低社區安全事故發生的頻率。

社區人口集中，人員出入情況復雜，既有親朋好友、快遞外賣，也有不的陌生人。由于人口流量大，管理人員精力問題，出入口管理工作一直不大理想，再加上磁卡丟失、密碼泄露、指紋被盜等問題得不到有效解決，不少吥法分子趁機潛入，導致社區內安全事件頻發。引入人臉識別系統作為門禁是非常有必要的。