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人脸识别速通闸●动态双摄防伪，各类照片在各种载体上的欺骗，夜间红外、RGB双补光●支持外接二维码扫描器、；支持串口、韦根26输出，输出内容支持配置●采用基于视频流的动态人脸检测、跟踪识别算法，支持陌生人检测，陌生人等级可配置●支持设备本地存储1万张人脸照片、1万条识别记录（含现场抓拍照片）●逐行扫描200万像素CMOS传感器，运动图像无锯齿，码流平滑设置●人脸库为3000时人行通道管理系统，误识率万分之三的条件下，1：N识别准确率为99.7%●识别速度快:（a）人脸跟踪与检测耗时20ms左右（b）人脸特征提取耗时200ms左右（c）检测人脸比对耗时0.2ms（10000人库，多次识别取平均值），0.5ms（10000人库，  多次识别取平均值） ●支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存，支持局域网使用部署方式●支持HTTP方式接口对接，支持屏幕显示内容配置，支持识别距离配置●应用场景：各种通道闸●显示尺寸：160*88MM 人脸识别后台管理软件功能说明：l 可实现标准门禁基本功能：权限、时间段设置及统计相关报表；l 具有实时监控画面设置功能，让通行管理更直观；l 可实现多通道联网管理，管理1.5万人；l 具有考勤管理基本功能：班次设置、正常的加班设置、统计报表等；l 适用于工地通道管理，可外接大屏显示，实现场内班组、人数显示及统计功能；l 支持黑名单权限设置，陌生人等级配置；识别率（度）可调，让通行更快捷。

为提升小区安保等级，保障民众生命安全，国内不少生活社区启用了门禁系统。早期的门禁系统人脸识别管理系统，主要依赖指纹识别、磁卡识别等技术，住户需要借助门禁卡、指纹等工具才能顺利通过小区大门。随着人脸识别技术深入研究与应用，市面上开始出现人脸识别闸机门禁系统，该系统凭借人脸难以的特性横扫安防市场。

清晨匆忙出门，冲到小区门口才发现忘带门禁卡怎么办？要么掉头回去找，要么乖乖等人开门。平时还好，若是碰上工作日就有点悲剧了。对于分秒必争的上班族而言，等待的那一段时间或许就意味着全勤奖的泡汤。启用人脸识别闸机门禁系统之后，人脸就成了全新的、随身携带的"门禁卡"，想要出门刷脸就行，无接触高速度，还能防止皮肤细菌。

当然，也有住户提出疑问：晚上咋办？黑乎乎的，脸都看不清还怎么刷脸？针对夜间人脸识别效果问题，人脸识别技术今非昔比，环境光对如今的人脸识别技术而言影响不大，即使是在夜间灯光下也可以轻松识别人脸。"夜间不能识别人脸"只是个不成问题的问题。

在人工智能技术体系中，人脸识别无疑是应用场景较广泛的生物识别技术。人脸识别技术是指从人脸图像中提取有效的特征信息后，利用计算机进行分析，从而进行身份认证的一种先进技术。当前人脸识别技术的研究已经成为人工智能与识别领域的热点。国内主要玩家有旷视、商汤、依图、优图、云天励飞等，其产品主要应用于和金融领域。

近两年来，随着人脸识别技术的快速迭代（据说每半年都会有一个质的飞跃），人脸识别适用的细分场景越来越多，并逐渐从大安防转向民用和商用应用市场。可以说，现阶段，人脸识别技术已经在我们的生活中随处可见，如公寓门禁闸机、社区刷脸，刷脸支付、刷脸考勤和刷脸取款等等。而因为它非接触式、方便、可靠，人们也正逐渐接受这种应用方式，虽然人脸识别具有一定的安全风险。

人脸识别技术包含三个部分：

(1)人脸检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

①参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

②人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

③样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

人脸识别系统包括三个一部分： (1)人脸检验 外貌检验就是指在动态性的情景与繁杂的背景图中判断是不是存有面像，并分离出来出这类面像。一般有以下几类方法： ①参照模板法 设计方案一个或多个规范人脸的模板，随后测算检测收集的样品与规范模板中间的配对水平，并根据阀值来判断是不是存有人脸； ②人脸标准法 因为人脸具备一定的构造遍布特点，说白了人脸标准的方法即获取这种特点转化成相对的标准以判断检测样品是不是包括人脸； ③样品学习方法 这类方法即选用系统识别中神经网络算法的方法，即根据对面像样品集和非面像样品集的学习培训造成分类器； ④皮肤颜色模型法 这类方法是根据外貌皮肤颜色在色彩空间中遍布相对性集中化的规律性来开展检验。 ⑤特点子脸法 这类方法是将全部面像结合视作一个面像子空间，并根据检验样品两者之间在子孔间的投射中间的间距判断是不是存有面像。 该明确提出的是，所述5种方法在具体监测系统中也可综合性选用。