人脸识别门禁-芜湖人脸识别-一路机电人脸识别考勤
作者:芜湖一路机电2020/2/27 22:20:30





小区有必要引入人脸识别系统作为门禁吗?


人脸识别门禁系统,人脸识别一体机,结合人脸识别、人脸对比、物联网等技术实现身份交叉验证,协助社区管理人员确认用户身份。据了解,由于人脸的直观性和不易被复刻的特性,人脸识别门禁系统可以有效阻拦陌生人随意进出社区,芜湖人脸识别,尽可能降低社区安全事故发生的频率。

社区人口集中,人员出入情况复杂,既有亲朋好友、快递外卖,也有不知名的陌生人。由于人口流量大,管理人员精力问题,出入口管理工作一直不大理想,再加上磁卡丢失、密码***、***被盗等问题得不到有效解决,不少吥法分子趁机潜入,导致社区内安全事件频发。引入人脸识别系统作为门禁是非常有必要的。




人脸识别的发展历史

第壹阶段(1950s—1980s)初级阶段

人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题,主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上,人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工***网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言,这一阶段是人脸识别研究的初级阶段,非常重要的成果不是很多,也基本没有获得实际应用。

第二阶段(1990s)高潮阶段

这一阶段尽管时间相对短暂,但人脸识别却发展迅速,不但出现了很多经典的方法,还出现了若干商业化运作的人脸识别系统,比如***为知名的 Visionics(现为 Identix)的 FaceIt 系统。 从技术方案上看, 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。

第三阶段(1990s末~现在)

人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题,主要包括以下四个方面的研究:

1)提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,人脸识别门禁,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。

2)深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。

3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度学习方法。

4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。







人脸识别考勤系统具有以下几大特点:

1.采用人脸关键区域***的方法,具有唯1特征性,彻底杜绝代打卡行为发生。

2.方***传播,更加健康卫生,火车站人脸识别,同时避免机器磨损有利于延长机器的寿命。

3.不易丢失,解决了由于门禁卡丢失而被别人利用的事件发生。

4.适用性非常广泛。充分展现使用单位的高科技形象,体现考勤制度的方便性、***性、公正性。


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