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              人臉識別系統信息推薦「多圖」

              發布時間:2021-06-08 03:30  

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              人臉識別一體機有哪些優勢?

              蕪湖一路機電的人臉識別一體機具有以下七大優勢:

              1.先進性:采取獨特的混合人臉識別算法,識別精度更高,識別速度更快。

              2.多樣化:支持數據來源的多樣化,動態人臉捕抓、手機拍攝、攝像機抓取,照片掃描等多種方式;支持現場捕抓照片與數據庫中照片自動匹配檢索;

              3.低成本化:合理配置和選取合適的產品軟硬件型號,使整個系統穩定、、可靠、低成本運行。

              4.快速化:普通照片中提取人臉特征值,極大地降低了數據存儲空間,加快了比對查詢速度,單臺計算機對比速度為每秒5~300萬張(因選用的面紋模板而異);

              5.方便性:完善的照片比對功能,比對方式多,比對準確率高,比對速度快,支持全局人臉識別和分部人臉部件的人臉識別(化裝問題),系統操作清晰,相關工作人員和授權用戶都能方便的使用系統。

              6.實用性:適合于各國人種,不受種族膚色及性別的影響,不受面部表情,胡須和發型等變化的影響。

              7.簡易性:支持現場捕抓照片與庫中照片自動匹配檢索照片庫的授權鏈接訪問。






              人臉識別門禁和傳統門禁

              隨著智慧城市建設的步伐加快,生物識別、人工智能等新技術突破,智能化人臉識別門禁逐步替代傳統門禁,人臉識別門禁系統逐漸被各個物業公司青睞。

              傳統門禁面臨的問題

              傳統的門禁卡系統,用戶在使用過程中一旦遺失門禁卡或者遺漏門禁卡,就會陷入無法通過門禁的尷尬。

              指紋識別雖然說也是門禁卡中的一大進步,但是一旦出現使用者指紋破皮手濕、灰塵等情況,也照樣不能通過門禁。

              人臉識別門禁系統的優勢

              相較于以上兩種門禁卡,人臉識別門禁系統的優勢比較明顯,基于人的面部特征進行識別,不需要帶卡,刷臉就可通行,所以人臉識別門禁系統越來越受歡迎。

              隨著技術的不斷進步突破,其上存在的問題將會迎刃而解,在未來,人臉識別門禁系統功能將會越來越強大,應用也將會越來越廣泛,提高來訪者通行率的同時,將會為訪客帶來全新的體驗。

              人臉檢測識別系統基于深度學習神經網絡,具有成本低、檢測快、準確率高、自動學習等優點 。解決方案支持私有部署,無需連入互聯網也可以精準檢測和識別人臉,真正的離線人臉識別系統。并且行業內提供靈活的開放接口,只需幾行代碼即可在原有的系統上實現人臉識別的功能,可以對接到商城系統、會員管理系統、一卡通系統、小程序、OA辦公系統、ERP系統等任意系統。






              社區人臉識別門禁安防系統到底有那些優點

              社區人臉識別門禁安防系統到底有那些優點:

              一、刷臉通行更方便

              相較于傳統的門禁卡和指紋掃描門禁系統,社區人臉識別門禁安防系統基于人類的臉部生物特征進行識別對比,無需攜帶任何信息載體或進行設備接觸,只需進入人臉識別的作用范圍,刷臉成功即可通行,社區的日常進出變得更加便捷和安全。

              二、人員識別更安全

              在許多中小型小區,安保人員往往都只有2~3個人,面對小區每天大量人員流動,安保人員始終沒辦法做到面面俱到,對每一個進出小區的人員進行資料登記和身份核實。運用社區人臉識別門禁安防系統可以對每一個進出小區的人員信息進行對比識別和采集存儲,有效杜絕閑雜人等隨意進入小區,同時也加強了對來訪人員的信息管理,進一步保障了社區的安全。

              三、社區管理更有效

              除了日常的人員安防,社區人臉識別門禁安防系統也進一步加強了社區的人員管理,通過人臉識別后臺系統,社管理人員能夠直觀地了解社區任意時間段的人員流動情況,當有居民遷入或搬出時,管理人員能夠通過系統實時更新數據,對小區人員數量進行統計,極大地方便日常的管理工作。




              ?人臉識別的主要過程

              人臉識別主要過程包括:

              人臉檢測系統

              根據眼睛、眉毛、嘴巴、鼻子等五官的特征以及相互之間的幾何位置關系來檢測人臉,即在一副圖像或一序列圖像(比如視頻)中判斷是否有人臉,若有,則返回人臉的大小、位置等信息;

              人臉圖像預處理

              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;

              人臉圖像特征提取

              之后再針對人臉的某些特征進行提取、建模;人臉圖像匹配與識別。蕞后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身份和信息進行判斷。







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