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發布時間:2020-12-18 23:25  
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人臉識別速通閘●動態雙攝防偽,各類照片在各種載體上的欺騙,夜間紅外、RGB雙補光●支持外接二維碼掃描器、;支持串口、韋根26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,支持陌生人檢測,陌生人等級可配置●支持設備本地存儲1萬張人臉照片、1萬條識別記錄(含現場抓拍照片)●逐行掃描200萬像素CMOS傳感器,運動圖像無鋸齒,碼流平滑設置●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)檢測人臉比對耗時0.2ms(10000人庫,多次識別取平均值),0.5ms(10000人庫, 多次識別取平均值) ●支持人臉識別或陌生人檢測時的現場照片保存,支持局域網使用部署方式●支持HTTP方式接口對接,支持屏幕顯示內容配置,支持識別距離配置●應用場景:各種通道閘●顯示尺寸:160*88MM 人臉識別后臺管理軟件功能說明:l 可實現標準門禁基本功能:權限、時間段設置及統計相關報表;l 具有實時監控畫面設置功能,讓通行管理更直觀;l 可實現多通道聯網管理,管理1.5萬人;l 具有考勤管理基本功能:班次設置、正常的加班設置、統計報表等;l 適用于工地通道管理,可外接大屏顯示,實現場內班組、人數顯示及統計功能;l 支持黑名單權限設置,陌生人等級配置;識別率(度)可調,讓通行更快捷。

人臉識別技術應用具有較強的場景性,不同應用場景對核心算法能力要求不一樣。在辦公區、社區、公寓、酒店等泛安防商用場景,人臉數據庫規模相對較小,并不需要在巨量的數據集上進行深度學習訓練,對硬件并沒有過高的要求,而嵌入式人臉終端完全可以承載這些場景人臉識別的計算量。蘇亮亮表示,“無論是算力還是算法層面,當前人臉識別已經基本可以滿足泛安防領域的業務需求。”
眾所周知,長租公寓、公租房和酒店因流動人口眾多,帶來不少安全隱患以及人口管理難題。而傳統人口管控辦法不僅消耗大量的人力和物力,而且辦事效率極其低下,結果往往不盡人意。而嵌入式人臉終端的采用,將不失為有效解決公寓出入門禁和安全管理問題的新方法。

①特征向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存貯若干標準面像模板或面像模板,在進行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用化相關量度量進行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。
人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經識別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。

人臉圖像匹配與識別:提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配,通過設定一個閾值,當相似度超過這一閾值,則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較,根據相似程度對人臉的進行判斷。這一過程又分為兩類:一類是確認,是一對一進行圖像比較的過程,另一類是辨認,是一對多進行圖像匹配對比的過程。