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2020-10-08 09:32:06
提升业主居住使用安全性、便捷性,升级智能化管理 更安全 当小区门禁管理启用了人脸识别闸机门禁系统后,就解决了老式门禁容易被所带来的安全隐患问题。人脸识别闸机门禁系统是以人脸识别技术为核心,人脸具有不易的特性,和传统的门禁卡、指纹相比,更加安全且不易,陌生人无法凭借化妆、戴假发、戴帽子、戴眼镜等方法潜入。
更便捷 几乎每个业主都有过有遗失、忘记携带门禁卡匙的情况出现,只能叫保安打开门,而人脸识别则没有这种担忧。还有试想一下下雨天:住户拎着大包小包,带着娃,还要腾出一只手翻包找钥匙出来开门,手忙脚乱,这样的情况可以说是非常不方便,人脸识别门禁系统则为业主解决了这种尴尬。
人脸识别闸机门禁系统,具有主动人脸的功能,主要业主进入摄像头识别范围,系统会快速做出反应,与人脸数据库进行比对识别,显示识别成功,门会自动,住户可自由出入人脸识别管理系统,不需要专门腾出手来、刷指纹或者输密码,真正解放双手,做到使用的人性化。
更智能 业主因为经常丢失门禁卡或卡损坏去管理处补办重新配备门禁卡、钥匙等,非常麻烦。采用人脸识别门禁系统,业主只需要在小区管理处一次采集人脸信息即可,不再担心丢失或补办的烦恼。
人脸识别技术应用具有较强的场景性,不同应用场景对核心算法能力要求不一样。在办公区、社区、公寓、酒店等泛安防商用场景,人脸数据库规模相对较小,并不需要在巨量的数据集上进行深度学习训练,对硬件并没有过高的要求,而嵌入式人脸终端完全可以承载这些场景人脸识别的计算量。苏亮亮表示,“无论是算力还是算法层面,当前人脸识别已经基本可以满足泛安防领域的业务需求。”
众所周知,长租公寓、公租房和酒店因流动人口众多,带来不少安全隐患以及人口管理难题。而传统人口管控办法不仅消耗大量的人力和物力,而且办事效率极其低下,结果往往不尽人意。而嵌入式人脸终端的采用,将不失为有效解决公寓出入门禁和安全管理问题的新方法。
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
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。
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