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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、跟踪识别算法动态人脸识别系统，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，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。

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来人脸识别管理系统，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。

主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。

人脸识别系统的制作方法：人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图像或者视频上的人脸进行识别判断，从而识别人脸的身份。目前，人脸识别技术广泛应用在安保系统，例如，人脸识别门禁考勤系统，人脸识别防盗门，人脸识别手机，人脸识别来运行的机器人等。近年来，在人脸识别技术的发展过程中，出现了人脸的欺骗行为，例如打印人脸图像到纸张上，或者使用投影、液晶显示屏(LiquidCrystalDisplay，简称LCD)等播放设备显示在屏幕上，放置于人脸识别系统的采集装置前，会得到各种人脸图像，这些人脸图像跟真实的人脸图像有很大的相似性，容易被系统当成真实的人脸进行识别，成为人脸识别系统中的不安全因素。然而，在人脸识别系统中，特别是无人值守或高安全性场合，防止人使用人脸假体欺骗系统是非常重要的。人脸识别开发工作的几个步骤：人脸图像采集及检测，检测 :图像中准确标定出人脸的位置和大小 , 人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及哈尔特征等，人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。人脸图像预处理，基于人脸检测的结果，对图像进行处理，为后面的特征提取服务，系统获取的人脸图像可能受到各种条件的限制和随机干扰，需要进行缩放、旋转、拉伸、光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、规范化、几何校正、过滤以及锐化等图像预处理。人脸图像特征提取，就是将人脸图像信息数字化，将一张人脸图像转变为的一串数字(一般称为特征向量)。例如，对一张脸，找到它的眼睛左边、嘴唇右边、鼻子、下巴等位置，利用特征点间的欧氏距离、曲率和角度等提取出特征分量，终把相关的特征连接成一个长的特征向量。人脸识别一体机的优点是什么：一、车主不妨在网上盘查空车位、预订车位，预订好车位后消息自动到手机或导航设置，启动车位，一齐导航来到目标泊车位。二、泊车场能不泊车疾速进出，电子缴费，没有或仅有的拾掇员工，服务水平和效用大大抬高。三、泊车场内开导标识清楚，告诉我空车位在哪，加速车流诠释，同时泊车场内的灯光会左证车辆和的走向自动抬高照明度，以节约能源。四、车辆停好后，车辆自动定位，当离开时，可很便利地找到，追求爱车可经过触摸屏和手机杀青，经过手机可随时看到爱车的境况。