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2021-09-25 09:18:15
人脸识别闸机越来越受企业青睐
小区、校区、楼宇等出入口管理是城市的一个重要组成部分,利用高新技术手段人脸识别闸机系统,让出入口管理在各个方面更加的智能化,提升管控的先进性,为社区居民提供更加智能化的服务,已经成为当下社区管理的大势所趋。 作为人工智能领域的重要组成部分——人脸识别的科技发展相关政策支持力度不断加强,因此,人脸识别的重要性也就不言而喻。从应用领域来看,目前人脸识别闸机广泛应用于客运站(人、证、票合一验证,实名核验)、小区(出入口通道身份核验,刷脸开闸、访客登记)、工地(出入口管理,刷脸开门、身份核验、考勤记录)、楼宇(进出人员身份核验、访客登记、刷脸开门、人脸门禁)、景区(人、证、票实名核验、黑名单识别告警)等场景,而现如今国内几乎所有的企业都开始配备“人脸识别闸机”,“人脸识别闸机”受到大企业的青睐,那么它到底具备哪些功能,又能帮企业解决哪些问题呢?
出入口人脸识别闸机基本的管理任务就是内外人员分流管理,VIP访客体验升级 企业将人员信息录入数据库,内部人员可以直接刷脸进出道闸,外来访客只需要简单登记信息再刷脸即可进入,智能化的人脸识别大大节省了人员出入的时间人脸识别管理系统,人员的来访也得以有序管理。针对VIP访客,管理员可事先在人脸库录入图像,访客来访时无需登记,直接刷脸通行,提升企业接访形象。
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,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。
1、门禁管理系统
安防智慧社区领域,人脸识别主要应用在门禁系统识别。由于门禁是社区道安防线,相对比传统的ID卡门禁往往存在一定的安全隐患,它的使用也比较麻烦,比如忘记或丢失等等。在社区居民的使人脸识别门禁,面部是出了社区的“通行证”,不用担心这些问题。
2、智能楼宇对讲机管理系统
在智能安防领域,视频控防是至关重要的。在社区内安装智能楼宇出入控制系统,可透过电脑技术、通讯技术及影像技术连接入口、内部居民及物业管理部门,达到智能开门的目的,访客识别和实时控防功能。改善社区内外人士的安全访问,并提高物业对社区紧急情况的处理效率。
3、对家中老人的特别照顾
事实上,人脸识别系统在安防之外的领域使用的认可,同时也给出了一个更加人性化的社区服务。包括照顾孤寡老人社会特殊人群,如小孩、老人。如人脸识别门禁系统,在特殊人群几天都没有获得信息,后台系统可以设置为自动发布预警信息,便于接收信息的及时家访后,物业人员。
【1】红外人脸测温 随着校园数字化转型,快速、便捷的体温筛查也成为了刚需。本届教育装备展上,一德壹教展台上展出的人脸识别测温班牌,就可以有效的满足这一需求。
师生日常考勤打卡时,人脸测温班牌自动锁定人脸区域,依靠红外热成像技术完成无接触测温,并将测温数据实时上传同步。值得一提的是,一德壹教采用了虹软视觉开放平台的ArcFace人脸识别人脸识别算法,该算法针对佩戴口罩这一特殊情况进行了针对性优化,提升了模型鲁棒性,不仅能检测目标是否佩戴口罩,还支持佩戴口罩情况下的人脸检测和人脸识别。
人脸识别是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。每个人的脸都是由前额、眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴、脸颊、嘴巴、脸颊之间的一般位置关系也是固定的。然而,人脸是的。世界上找不到两张完全一样的脸。人们通常可以根据不同面孔之间的细微差异来区分不同的人。脸部具有相似性和变性,不同的环境,光线,角度,年龄,都会改变脸部的成像,所以脸部识别是生物识别领域的一个难题。
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