人脸识别终端识别速度快,(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(1000人库,多次识别取平均值),高精度人脸识别厂家,0.5ms(10000人库,多次识别取平均值);
· 人脸识别终端支持陌生人检测,陌生人等级可配置;
· 人脸识别终端支持人脸识别或陌生人检测时的现场照片保存;
· 人脸识别终端支持公网、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。
人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。
基于知识的表征方法主要是根据人脸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。
人脸识别闸机解决校园学生出入安全问题
个人身份确认是社会较为普遍的基本需求,自古以来面相是确定人身份的重要依据。计算机人脸识别技术是一项非常具有挑战性的任务,高精度人脸识别生产厂家,迄今为止计算机人脸识别的准确性依然受到光照条件、人脸的姿态、表情等因素的影响[1]。相比***、虹膜等生物特征的身份鉴别技术,陕西人脸识别,人脸图像信息的获取可以在非合作条件下完成,因此该技术在业务中的应用需求非常大。近年来,随着深度学习等新理论和方法的突破,人脸识别技术的准确性有了大幅度提升。
如何创造一个安全的、数字现代化的、智能化的校园,安全管理有着十分重要的意义。人脸识别技术是基于人的脸部特征为信息源进行身份验证的一种生物识别技术,用于闸机上是为了方便人们快速开闸。
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