日照校園人臉識別管理系統生產廠家給您好的建議

人臉識別是一項熱門的計算機技術研究領域，它屬于生物特征識別技術，是對生物體（一般特指人）本身的生物特征來區分生物體個體。生物特征識別技術所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、、聲音（語音）、體形、個人習慣（例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字）等，相應的識別技術就有人臉識別、指紋識別、掌紋識別、虹膜識別、識別、語音識別（用語音識別可以進行身份識別，也可以進行語音內容的識別，只有前者屬于生物特征識別技術）、體形識別、鍵盤敲擊識別、簽字識別等。  

門禁系統

   門禁管理系統是以人臉識別為開門工具，配合計算機管理系統，實現房間分類、出入紀錄、時間統計、防盜報警等安全管理。

   門禁管理范圍：所有需要控制人員進出的場所，包括辦公樓、機房、財務室、資料室等等，不同的地方可以采用不同的門禁設備，實現上可以采用相同的控制軟件。

   辦公室門禁將所有單元大門進行網絡化連接，并且通過一定數量的門禁控制器將所有門識別終端進行統一管理，通過統一的數據采集驗證接口，制定相應的門禁規則、完成系統的黑白名單，實現辦門禁系統的智能網絡化的統一管理。

   停車場管理以人臉識別權限替代原有卡權限，完成停車場改造或新建停車管理系統，系統設定有效識別距離為1.5米，進出停車場時，打開車窗扭頭對向攝像頭，即可識別權限通過，安全性及操作方便性遠高于持卡停車。

   訪客管理系統安裝在機關大門保安室，可以對臨時進出人員數據跟蹤管理。也可以授權訪客進出某辦公室；控制外來車輛進出等；系統通過查詢和統計規定時間內在采集點的讀卡記錄，對數據進行相關處理，生成進出報表，實現安防管理。

（5）食堂用餐系統

   根據機關食堂多為統一配餐的特點，人臉識別用餐系統設計為計次餐飲，全部采用實時消費方式，可充分利用的硬件資源，在原有網絡系統接入人臉識別收費終端，用餐時只要微笑面對終端，機器根據內部權限即可判定該用餐者是否為有權限用戶，發出警示，綠燈表示通過，紅燈表示無權限；上位機軟件根據消費次數完成員工的用餐報表。

一、立柱人臉識別閘機應用場景：

適用于辦公區域、酒店、通道閘機、寫字樓、學校、商場、商店、社區、公共服務及管理項目等需要用到人臉門禁的場所。

二、立柱人臉識別閘機產品特性：

支持光敏傳感協同的夜間補光；

支持串口、韋根26、34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；

支持設備本地存儲萬人庫，（a）云平臺設備支持同時儲存5萬張人臉照片（小于400KB）、100萬條識別記錄（0.45KB）、2萬張現場抓拍照片（b）局域網設備支持同時存儲2萬張人臉照片（照片按100KB計算）、100萬條識別記錄（含近1萬張現場抓拍照片）；

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）人臉比對耗時0.2ms（1000人庫，多次識別取平均值），0.5ms（10000人庫，多次識別取平均值）；

支持陌生人檢測，陌生人等級可配置；

支持人臉識別或陌生人檢測時的現場照片保存；

支持HTTP方式的接口對接；

支持公網、局域網使用部署方式；

支持屏幕顯示內容配置；

支持識別距離配置。

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。