人證安檢識別一體機訂制廠家源頭好貨“本信息長期有效”

(1) 快速識別，海量存儲，語音提示

真正動態圖像人臉識別算法，快 0.2 秒判定是否本人，本地支持 3000 個白名單模板，100 萬個黑名

單模板 0.2-2 秒/人、本地存儲結果 1000 萬條，，數據存儲 30 天(選配大容量硬盤

(2) 具有多種工作模式可供選擇，刷臉識別開門、人證合一身份驗證開門，且閘機工作模式可通過。組合多種識別模式滿足不同場景使用需求。配合語音播報，讓識別者易操作、快速通過。

參數

(5) 系統組網，分級管理

(6) 可追溯：自動保存所有通行記錄, 同時提供便捷的查詢統計功能。

(7) 平臺管理：自動返回前端核查結果到管理平臺，包含人臉ID、時間、照片、地點、現場狀態、現場實時監控視頻，平臺支持任復查、導出或打印記錄，便于事后復查核實。

(8) 訪客登記與更新支持外來人員訪客提醒與訪客登記；遠程重啟、遠程管理、遠程更新；

(9)   金屬探測違禁物品，并分6區位報警。

(10)*  具有人臉識別預判斷安檢門、帶閘機和人臉識別系統的安檢門 省級以上證明文件。

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。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些1能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權投1票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。

人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸1一化、幾何校正、濾波以及銳化等。