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人證識別一體機

如今，很多行業對安全登記越來越嚴謹，簡單的身份證登記檢查已經不能保證來訪人員信息的準確性，起不到保障安全的關鍵作用。

例如，酒店入住需要實名制登記，很多酒店只是進行簡單的信息登記，這時就可能遇到有些人利用假的身份證進行登記的情況，存在極大的安全隱患。

那么，如何才能做到真正的實人實證實名呢？這時，就可以利用現代化先進手段——人臉識別技術，加上身份證識別技術，進行多方驗證比對。

人臉識別技術利用的是人臉的僅有匹配性，具有先天的安全優勢，受到高安全性環境應用領域的青睞。而且，人臉識別技術是各種生物識別技術中比較具現實可行性的，因為每位公民在辦理身份證時都提交了自己的照片，這使得將現場本人照片與公民身份證件照片庫信息進行對比成為可能。

人證核查系統

把身份證識別與人臉識別技術結合在一起的新應用，該系統采用快速抓拍視頻中的人臉圖像，與證件信息結合，接入管控網絡，實現對通行人員身份的自動核驗，實行“一票、一人、一證、一卡”的核查放行模式，人證合一核查系統集成現場人臉采集、身份驗證、黑名單預警等功能為一體。從讀取身份證信息到現場采集人臉照片、進行比對、并獲取結果

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。

認證核驗一體機

系統以采集人像生物動態特征為核心，同時結合證件閱讀模塊應用技術科學取代傳統人眼核實。采用人臉生物動態特征識別算法，實現靜默人像識別，結合第二代閱讀器應用技術，通過現場采集的動態信息比對證件信息、準確、科學，實現人像特征3D建模及證件模板識別比對，快速驗證人證是否一致，全程自動化。

自動抓取人臉——通過攝像頭自動抓取畫面中人像照片

算法準——多個算法識別能力，動態人臉定位、跟蹤、采集，自動采集人臉信息及證件中照片，并形成對比簡單、快速、

簡單：證件 人臉識別，全程自動化系統驗證。

快速：分秒實現人像特征3D建模及證件模版識別比對，快速驗證認證是否一致。