學校身份證核驗一體機報價信息推薦「在線咨詢」

關于人證識別終端的使用方法說明

提高正確認知：通過競賽活動讓全行人員，尤其是直接接洽客戶、接觸客戶證照的一線人員重視客戶身份識別，樹立起柜面一線的責任意識及風險防范意識。促進方法普及：借助賽事活動與宣傳，向全行普及人證識別的法律法規、制度規程，尤其是人、證辨識的理論方法與實戰技巧，幫助員工提升識別技能。識別客戶：提升服務體驗的前提，防范風險的基礎。識人辯證，有利于減少誤判誤拒；快速識人辯證，提高一些效率，提升服務體驗。識人辯證，有利于攔截假代辦，識別客戶造假，防控準入風險。

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。

人臉識別一體機檢測過程

人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權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。臉識別，是基于人的臉部特征信息進行身份識別的一種生物識別技術。用攝像機或攝像頭采集含有人臉的圖像或視頻流，并自動在圖像中檢測和跟蹤人臉，進而對檢測到的人臉進行臉部的一系列相關技術，通常也叫做人像識別、面部識別。