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，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，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。主要配件包含智能摆闸门体、控制系统、驱动系统、红外传感器、读卡器适配支架、LED指示灯、门翼、读卡面板、测试按钮、摆闸钥匙、维护工具等人脸识别门禁闸机主要优势：1、多功能闸机集门禁、访客、考勤等多系统，可实现多种功能，且无需人工管理。2、使用安全快速结合动态人脸识别系统，杜绝、提打卡等情况，访客登记快速，识别误差率小。3、实现无人值守功能释放双手，无需人工登记管理、统计管理，一切线上实现，数据实时查询，表格提取方便。)