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2020-10-07 09:33:36
智能化时代,随着人脸识别技术的进步人脸自动识别系统,人脸识别考勤逐渐走进人们的视野人脸识别。由于解决了IC卡丢失,指纹破皮打不上卡的问题,以及完善考勤管理制度,因此逐渐被市场接纳并普及应用。可以说,人脸识别考勤的出现,既是生物识别技术进步的使然,也是当今社会需求的必然结果。
相对于C端家庭领域,公共领域的出入门禁更倾向于采用人脸识别,而且对识别率要求没有那么高,企业一般都能接受99.7%的识别率。但是对于家庭用户来讲,由于涉及到安全隐私风险,一般很难接受人脸识别有稍微的误差。而在学校、社区、办公楼或公寓和酒店这些公共区域的出入口,一般本身部署视频监控和防盗报警等安全防控装置,相对来说安全一些。而且,的是人脸识别管理系统,人脸识别可以实现同时多目标识别,避免排长队识别的拖拉,大大提升了管理和业务效率。
总体设计思路
人脸识别系统是基于建立“以员工为服务对象、以企业管理为目的,以多种信息化技术为管理手段、结合以人为本的服务理念,实现一脸认证通过考勤、进出权限认证、用餐认证等综合管理系统”的总体设计思路。
2、总体结构
在系统的总体结构设计上,充分考虑现状以及未来的系统扩展需求,采用多接口、开放式框架设计。
该人脸识别系统中心平台是核心层:由中心数据库,人事管理、系统管理等各类模块组成,主要对系统各类应用子系统和硬件终端进行综合管理,管理业务流和数据流。
应用子系统模块:子系统是微笑通系统的应用服务层,提供该系统的各类应用功能管理,包括食堂消费、门禁、考勤、会议签到、访客管理、车辆出入监控等子系统。通过专业定制的汉王人脸识别设备采集员工在终端发生的各类信息,通过计算机终端,管理各类信息,为及员工提供与人脸识别相关的各类服务。
第三方应用接口:该系统提供规范的接口,开放的通讯协议,方便第三方人事管理系统,OA办公系统等通过统一的应用接口访问微笑通中心平台,实现数据共享数据交换。
3D人脸识别系统常规的脸识别需要的四个步骤:人脸图像预处理、人脸图像匹配和识别、人脸图像采集及检测、人脸图像特征提取,同时这也是人脸识别系统的四个主要的组成部分。
1、人脸图像预处理:图像预处理是人脸识别技术中一个相当重要的环节,因为图像采集的地点光线等因素不同,图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息,提高图片的质量,突出有用的信息。为之后对图像的分析计算提供便利,达到更快更准确的目的。
2、人脸图像匹配与识别:通过摄像头采集到的图片进行信息处理,通过核心算法对图片中的人脸的五官、脸型和角度等信息进行计算,并且把图像信息和自身数据库里保存的图像信息进行搜索比对,当两者的匹配度到达一定的比例就可以把匹配到的数据输出,达到的目的。
3、人脸图像采集及检测:人脸图像通过摄像头等方式以静态图像,动态图像等方式进行记录,通过人脸检测的方式来确定人脸的位置和大小。以目前主流的人脸检测及采集的方法来说,Adaboost人脸检测算法,是基于积分图、级联检测器和Adaboost算法的方法,该方法能够检测出正面人脸且检测速度快。但其缺点是在复杂背景中,容易受到复杂环境的影响,导致检测结果并不稳定,极易将类似人脸区域误检为人脸,误检率较高。
4、人脸图像特征提取:通过对预处理之后的图像进行分析计算,提取出图像中的人像的五官特征、人脸图像变换系数特征等。人脸特征提取的方法有两大类:一种是基于知识的表征方法,首先需要提取出人脸的五官,如鼻子、眼睛、下巴、嘴巴等特点,在计算这些特点之间的位置关系,将它们之间的几何特征作为识别人脸的重要特征;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
人脸识别门禁考勤系统优势:
1、高准确率
准确率99.4%(在万分之一误识率下),准确率95%(在千万分之一误识率下),人脸识别准确率超过人眼度。
2、识别速度快
1秒内可完成识别,高密度通道可用。
3、支持验证检测
防3D打印、电子屏、面具、头套类攻击。
4、多种集成模式
支持刷IC卡、刷、刷脸、二维码以及多种模式组合使用。
5、嵌入式软硬一体机设计
可离线工作,在脱机断网的情况下仍旧可以正常识别人脸,高可靠性,便于安装,部署灵活。
6、兼容性强
韦根输出+继电器输出,广泛适用于不同种类的闸机、门禁系统。
一、立柱人脸识别闸机应用场景:
适用于办公区域、酒店、通道闸机、写字楼、学校、商场、商店、社区、公共服务及管理项目等需要用到人脸门禁的场所。
二、立柱人脸识别闸机产品特性:
支持光敏传感协同的夜间补光;
支持串口、韦根26、34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;
支持设备本地存储万人库,(a)云平台设备支持同时储存5万张人脸照片(小于400KB)、100万条识别记录(0.45KB)、2万张现场抓拍照片(b)局域网设备支持同时存储2万张人脸照片(照片按100KB计算)、100万条识别记录(含近1万张现场抓拍照片);
人脸库为3000时,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)人脸比对耗时0.2ms(1000人库,多次识别取平均值),0.5ms(10000人库,多次识别取平均值);
支持陌生人检测,陌生人等级可配置;
支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存;
支持HTTP方式的接口对接;
支持公网、局域网使用部署方式;
支持屏幕显示内容配置;
支持识别距离配置。
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