动态人脸识别系统定做电话_山西人脸识别管理系统(立即咨询)

2022-04-26 09:13:33

随着现代化城市的发展,人脸识别闸机将是校园安全防范设备的不二之选。在校园重点进入场所尽可能的安人脸识别闸机装置,可有效的阻止人员混进校园。人脸识别闸机部署于校园的目的学校大门出入口是学校的门户,是师生

随着现代化城市的发展,人脸识别闸机将是校园安全防范设备的不二之选。在校园重点进入场所尽可能的安人脸识别闸机装置,可有效的阻止人员混进校园。 人脸识别闸机部署于校园的目的 学校大门出入口是学校的门户,是师生的必经之道,是家长接送小孩的交接点,也是分子经常出手的地方,学校大门出入口也是学校安全管理的部位动态人脸识别系统,安装人脸识别闸机可有效阻止陌生人进入校园防范和避免突发事件的发生。

智能化时代,随着人脸识别技术的进步,人脸识别考勤逐渐走进人们的视野。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人脸识别管理系统,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。

人脸识别难的部分是有充分适应各大光线环境的人脸预处理算法,需要在各种复杂的光线环境中提取到人脸信息,特别是移动互联网时代,摄像头拍照的地方可以在斑驳的树影下,也可以在昏暗的街灯下,以及深夜出租车内,这对算法的鲁棒性考验极大。同时还要考虑照片和视频欺诈,二次成像的光线污染等问题。

人脸识别技术主要是利用图像处理技术从图像中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,即人脸特征点模型。再从人脸特征点模型与被测者的人的面像进行特征分析(可以假定为无数的几何特征点求解),根据分析的结果来给出一个相似值,通过这个值即可确定是否为同一人。简单的说就是A/B两张照片比对,产生的计算数值是否达到要求。

门禁系统

   门禁管理系统是以人脸识别为开门工具,配合计算机管理系统,实现房间分类、出入纪录、时间统计、防盗报警等安全管理。

   门禁管理范围:所有需要控制人员进出的场所,包括办公楼、机房、财务室、资料室等等,不同的地方可以采用不同的门禁设备,实现上可以采用相同的控制软件。

   办公室门禁将所有单元大门进行网络化连接,并且通过一定数量的门禁控制器将所有门识别终端进行统一管理,通过统一的数据采集验证接口,制定相应的门禁规则、完成系统的黑白名单,实现办门禁系统的智能网络化的统一管理。

   停车场管理以人脸识别权限替代原有卡权限,完成停车场改造或新建停车管理系统,系统设定有效识别距离为1.5米,进出停车场时,打开车窗扭头对向摄像头,即可识别权限通过,安全性及操作方便性远高于持卡停车。

   访客管理系统安装在机关大门保安室,可以对临时进出人员数据跟踪管理。也可以授权访客进出某办公室;控制外来车辆进出等;系统通过查询和统计规定时间内在采集点的读卡记录,对数据进行相关处理,生成进出报表,实现安防管理。

(5)食堂用餐系统

   根据机关食堂多为统一配餐的特点,人脸识别用餐系统设计为计次餐饮,全部采用实时消费方式,可充分利用的硬件资源,在原有网络系统接入人脸识别收费终端,用餐时只要微笑面对终端,机器根据内部权限即可判定该用餐者是否为有权限用户,发出警示,绿灯表示通过,红灯表示无权限;上位机软件根据消费次数完成员工的用餐报表。

人脸识别系统使用应哪些考虑因素?一、从系统的选择上考虑,伴随着近几年识别系统技术的提升,目前生物识别技术市场上刚出现了数不胜数的解决方案,这些系统方案的供应商纷纷表示自己方案的优越性。但在系统集成商来说,他们选购人脸识别系统并不是看这些系统数据上的,更重要的是能够解决密集人群人脸的识别,抓拍以及系统的安全性能。同时,对于与系统相搭配的平台软件来说,人脸识别系统本身的方案也决定了平台软件能否对其进行良好的处理,故此,人们在选择具体的系统时在参考厂商的宣传以及样件时,还应该深入了解其平台软件的集成效果,以此来选择更好的人脸识别系统供应商。

二、从安装人脸识别系统注意的细节考虑,在现实的实际应用中,系统能够与现有的平台软件和硬件相兼容也是重要考虑的问题,例如有些摄像机并不适用于某些人脸识别系统,在这种情况下就要更换新的设备了。在安装人脸识别系统时,人们可有利用某些分析软件对摄像机性能进行分析,确保摄像机能够通过角度,光线以及其他因素来清晰的采集到脸部进行识别。

特征获取 人脸图像特征获取:人脸识别技术可应用的特征一般分成视觉效果特征、清晰度统计分析特征、人脸图像转换指数特征、人脸图像解析几何特征等。人脸特征获取便是对于人脸的一些特征开展的。人脸特征获取,也称人脸表征,它是对人脸开展特征模型的全过程。人脸特征获取的方法具体来说分成两类:一种是根据知识的表征方法;此外一种是根据解析几何特征或统计学习的表征方法。 根据知识的表征方法主要是依据人脸的样子叙述及其她们中间的间距特点来得到 有利于人脸归类的特征数据信息,其特征份量一般包含特征点间的欧式距离、折射率和视角等。人脸由双眼、鼻部、嘴、下颌等部分组成,对这种部分和他们中间构造关联的几何图形叙述,可做为鉴别人脸的关键特征,这种特征被称作几何图形特征。根据知识的人脸表征关键包含根据几何图形特征的方法和模板匹配法。

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