巴彦淖尔动态人脸识别门禁系统厂家常用指南 济南华瑞-

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，由于涉及到安全-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---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，---提升了管理和业务效率。

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，---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---头采集到的图片进行信息处理，通过---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---头等方式以静态图像，动态图像等方式进行记录，通---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-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。

动态人脸识别终端产品特性· 动态人脸识别终端双摄防伪，各类照片在各种载体上的；

· 人脸识别终端夜间红外、rgb双补光；

· 动态人脸识别终端支持外接---扫描器、目前只支持新中新dkq-a16d；

· 动态人脸识别终端支持串口、韦根26输出，输出内容支持配置；

· 动态人脸识别终端采用基于视频流的动态人脸检测、---识别算法；

· 动态人脸识别终端支持设备本地存储万人库，a云平台设备支持同时储存5万张人脸照片小于400kb、100万条识别记录0.45kb、2万张现场抓拍照片b局域网设备支持同时存储2万张人脸照片照片按100kb计算、1万条识别记录含现场抓拍照片；

· 动态人脸识别终端人脸库为3000时，误识率万分之三的条件下，1：n识别准确率为99.7%；