安徽人脸识别门禁系统源头货「多图」

主要功能特色包括：

1.灵活的系统扩展性

基于-的分布式系统架构，支持动态扩充人脸匹配服务器，实现甚至亿级-人脸库的支持。

2.的人脸比对性能

单台人脸匹配服务器每秒可完成 2000 万人次实时比对，从人脸检测到人脸识别耗时不足 200ms。在百万人脸库规模下，人脸比对结果前 10 位的命中率在95%以上

3.对人脸的宽容度高，具备人脸姿态矫正功能，当人脸左右上下倾斜在 25 度以内时不会影响识别结果。

支持基于可见光环境下的人脸识别，人脸识别结果受光线变化影响小。

对于人脸的变化，包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等，算法均具有-的适应性，不影响识别准确度。

4.支持移动终端

系统-可运行在基于 android 或 ios 的移动终端上，可通过移动终端进行实时人脸采集与人脸比对。

人脸识别技术检测

面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：

参考模板法

首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；

人脸规则法

由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；

样品学习法

这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；

肤色模型法

这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。

特征子脸法

这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。

值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。

人脸识别系统功能分析

人脸识别系统以“人员轨迹查询、身份确认、人员布控”三大业务需求为主线，结合“事前预警、事中布控、事后”应用模式，从“搜人、判人、控人”三个维度规划人像大数据应用系统功能，形成“人员踪迹查询、人员身份研判、人员布控预警”三大业务功能；同时辅以系统管理、移动应用需求，建立对应的“系统安全管理、人像“app”两大增值功能，将业务应用与人性化管理机制进行有机结合，-基于人像大数据的综合实战化应用模式。