关键词 |
工厂考勤人脸识别,人脸识别系统安装,东昌府区人脸识别,写字楼人脸识别 |
面向地区 |
多数据互联，实现跨门口管理，同个单位有多个的情况下，可装配多个人脸闸机，不同区域的人脸闸机有统一的数据库和终端管理平台，让各区域的人脸闸机实现数据互联，并对多个进行统一化管理。具体到不同单位，也会根据实际情况制定相对应的订制人脸闸机解决方案。
人脸识别门禁系统主要通过摄像头采集人脸信息，与后台庞大的人脸模板对比，确认是社区或楼层住户就可以自由通行。如此一来，即便是出门忘带磁卡、指纹变形、忘记密码，也不会被拦在小区大门处，"刷脸"出入，安全卫生。
人脸识别器利用3D图像处理技术从视频中提取人脸凹凸逻辑数字特征，再利用生物统计学、物理光学的原理转化为数字信息，通过小型计算机运算和转化，然后建立起人脸3D数学模型，将芯片中记录的照片数据与边检处摄像头拍摄的照片通过计算机进行比对，确认是否为同一人。
人脸识别是指能够识别或验证图像或视频中的主体的身份的技术。人脸识别算法诞生于七十年代初 [1,2]。自那以后，它们的准确度已经大幅提升，现在相比于指纹或虹膜识别等传统上被认为更加稳健的生物识别方法，人们往往更偏爱人脸识别。让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。相对而言，现代人脸识别系统仅需要用户处于相机的视野内（假设他们与相机的距离也合理）。这使得人脸识别成为了对用户友好的生物识别方法。这也意味着人脸识别的潜在应用范围更广，因为它也可被部署在用户不期望与系统合作的环境中，比如系统中。人脸识别的其它常见应用还包括访问控制、欺诈检测、身份认证和社交媒体。
人脸识别系统通常由以下构建模块组成：
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置，如果有人脸，就返回包含每张人脸的边界框的坐标。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点，在简单的 2D 对齐情况中，即为寻找适合参考点的佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化，即将人脸的姿势调整到正面向前。
