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沈陽寫字間出入口管理,面部識別

更新時間:2024-10-30 [舉報]

沈陽辦公樓人臉識別出入口管理,面部識別

人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來,它的性和不易被復(fù)制的良好特性為身份鑒別提供了必要的前提,與其它類型的生物識別比較人臉識別具有如下特點:
非強(qiáng)制性:用戶不需要配合人臉采集設(shè)備,幾乎可以在無意識的狀態(tài)下就可獲取人臉圖像,這樣的取樣方式?jīng)]有“強(qiáng)制性”;
非接觸性:用戶不需要和設(shè)備直接接觸就能獲取人臉圖像;
并發(fā)性:在實際應(yīng)用場景下可以進(jìn)行多個人臉的分揀、判斷及識別;
除此之外,還符合視覺特性:“以貌識人”的特性,以及操作簡單、結(jié)果直觀、隱蔽性好等特點。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(tài)圖像、動態(tài)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(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時,采集設(shè)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(yù)處理,即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)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(jié)構(gòu)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(xiàn)人臉檢測。
主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)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(qiáng)的分類方法。
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(quán)投票的方式將弱分類器構(gòu)造為一個強(qiáng)分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測速度。人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監(jiān)控正在快速普及,眾多的視頻監(jiān)控應(yīng)用迫切需要一種遠(yuǎn)距離、用戶非配合狀態(tài)下的快速身份識別技術(shù),以求遠(yuǎn)距離快速確認(rèn)人員身份,實現(xiàn)智能預(yù)警。人臉識別技術(shù)無疑是佳的選擇,采用快速人臉檢測技術(shù)可以從監(jiān)控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行實時比對,從而實現(xiàn)快速身份識別。人臉識別門禁
人臉識別門禁是基于的人臉識別技術(shù),結(jié)合成熟的ID卡和指紋識別技術(shù)而推出的安全實用的門禁產(chǎn)品。產(chǎn)品采用分體式設(shè)計,人臉、指紋和ID卡信息的采集和生物信息識別及門禁控制內(nèi)外分離,實用性高、安全可靠。系統(tǒng)采用網(wǎng)絡(luò)信息加密傳輸,支持遠(yuǎn)程進(jìn)行控制和管理,法、智能樓宇等區(qū)域的門禁安全控制。
網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用
人臉識別過程
人臉識別過程(2張)
利用人臉識別輔助信用卡網(wǎng)絡(luò)支付,以防止非信用卡的擁有者使用信用卡等。如計算機(jī)登錄、電子政務(wù)和電子商務(wù)。在電子商務(wù)中交易全部在網(wǎng)上完成,電子政務(wù)中的很多審批流程也都搬到了網(wǎng)上。而當(dāng)前,交易或者審批的授權(quán)都是靠密碼來實現(xiàn)。如果密碼被盜,就無法安全。如果使用生物特征,就可以做到當(dāng)事人在網(wǎng)上的數(shù)字身份和真實身份統(tǒng)一。從而大大增加電子商務(wù)和電子政務(wù)系統(tǒng)的可靠性。

標(biāo)簽:沈陽人臉識別沈陽寫字間人臉識別
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