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2020-11-28 09:29:41
校园出入口人脸识别闸机系统可解决校园安全问题:1.学生、教职工进出校园刷脸即可通过闸机进入学校,无需带卡;2.非本校外来人员一律不允许进入学校;3.已经注册的学生家长可以同时刷和刷脸,即可通过闸机进入学校;4.访客需通过到门卫访客机刷登记后,可临时进入校园;5.闸机具备刷IC卡功能动态人脸识别系统,当学生人脸识别核验失败时,也可通过刷学生卡通过闸机;6.对学生的进出校园,可通过后台查询信息记录;7.需对学生和教职工进行人脸图像的采集建库。原则上学生家长也需要人脸图像的采集,如条件不具备也可不采集人脸图像,但进出需同时刷;8.系统针对学校的应用情况,系统可以建立家长和学生的关联关系,比如家长进出闸机时屏幕显示该家长的,也可以控制家长和学生成对进出的验证。
人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
在人脸识别中,类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以代表同一个个体人脸识别管理系统。通常称类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。
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。
人脸识别通道闸机管理系统需求:软件的发展给我们的经济带来了很大的推动作用,现在越来越多的软件技术运用于各行各业,市场经济作为经济发展的一部分,推行新的技术对其有很大的帮助作用,而人类面部识别智能化的应用,为工作及生产带来很大便利,提高了效益。比如日常工作中的面部考勤签到,vip客户面部识别,来访人员面部识别等,这些系统的应用为行业及单位带来了很大的收益,因此随着技术的进步,跟上时代的步伐显得尤为重要。人脸识别通道闸机管理系统正是应用先进的人脸自动识别技术来实现与道闸中闸机的自动快速识别与开启,提高办事效率。人脸识别通道闸机,现在被广泛应用在考勤及安全出入同时兼顾,用在公司,事业单位,工厂,又能限制陌生人进入,又能做到刷脸考勤。
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