我公司产品被广泛用于各类大型活动、重大会议等。包括：上海进博会、北京奥运会、上海世博会、广州亚运会、第二届世界佛jiao论坛、南昌城运会、以及江西和湖南等地省运会等等。

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国内首创防震式设计， 外观整体为模具注塑一次成型， 门体采用高ji复合型材料工艺制造， 在人为因素下晃动不会误报警， 具有防火， 防腐特点。操作简单易学， 面板采用数码板直观显示， 通道门中间为金属探测区， 能准确探测金属区位， 能排除钥匙、皮带扣等日常物品。具有人证合一身份验证、安全检查、人liu计数、限流等功能， 并可配合票wu系统、电子门票系统、工地实名制管理系统、各类火车站、汽车站等单位。实现用户不同需求，满足各行业对人行出入口的管控特点。

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1能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权投1票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。

人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归1一化、几何校正、滤波以及锐化等。

基于知识的表征方法主要是根据人脸器1官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。