***行业:门禁、考勤、防尾随门、金库门
***部门:门禁、考勤
教育行业:考生身份识别、宿舍门禁系统
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人脸识别门禁系统终端是由自主研发和生产的一款基于人脸识别算法应用的智能门禁终端,使用的人脸识别算法,配合200W 像素的摄像头,为客户快速实现人脸识别功能。
人脸识别门禁终端可以做到开放性合作,能够支持只提供硬件部分,适配客户的人脸识别算法,能够为人脸识别算法提供可靠运行的硬件平台,强大的硬件能力可以有力的保证人脸识别算法的运行。
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,图像的质量也有较大的差异。图像预处理的目的主要是为了去除对图像有干扰的信息,提高图片的质量,突出有用的信息。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:通过摄像头采集到的图片进行信息处理,通过核心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:人脸图像通过摄像头等方式以静态图像,动态图像等方式进行记录,通过人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人脸检测算法,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,校园人脸识别门禁系统厂家,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。
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