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擺閘人臉識(shí)別-芯澤-coreze-全高轉(zhuǎn)閘人臉識(shí)別訂制
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人臉識(shí)別門禁可以說是屬于一個(gè)高科技的行業(yè),它的發(fā)展也是比較快速的,隨著它普及率的提高,選擇安裝的地方也是越來越多了,雖然大家都見到過,但是對(duì)于它的一些知識(shí)相信很多人還不是特別的了解,那么接下來就讓先初智能就為我們來普及一些關(guān)于它的一些知識(shí)。人臉識(shí)別系統(tǒng)其它應(yīng)用:常住人口的比對(duì)查詢、暫住人口的比對(duì)查詢、人口的比對(duì)查詢、CCIC在逃人員的比對(duì)查詢等。
是基于人的臉部特征研制的,還可以固定自己的身份,這些都是獨(dú)特的。它采用的瞳孔識(shí)別技術(shù),正逐漸從商用市場(chǎng)向民用市場(chǎng)延伸,由比較早的考勤系統(tǒng)到家庭門鎖技術(shù)的逐漸融為一體。克服了人臉識(shí)別門禁的巨大功耗、這樣就從根本上杜絕了耗電的問題,完全可以采用電子供電??赏ㄟ^后臺(tái)管理界面手動(dòng)在線錄入,也可以選擇發(fā)送二維碼或鏈接給別人,在手機(jī)端自主完成人臉信息錄入。它應(yīng)用的領(lǐng)域廣泛,辦公、公寓、機(jī)要室隨處都能見到它的身影。
簡(jiǎn)單來說就是提高安防等級(jí)、加快的排隊(duì)速度、收集數(shù)據(jù)用于分析人群行為等。比如火車站機(jī)場(chǎng)進(jìn)站時(shí)候,通過實(shí)時(shí)對(duì)比身份照片和人臉來迅速判斷是否是本人,以及是否是在逃嫌:另外還有小區(qū)、校園、辦公樓門禁。
人臉識(shí)別是一項(xiàng)熱門的計(jì)算機(jī)技術(shù)研究領(lǐng)域,它屬于生物特征識(shí)別技術(shù),是對(duì)生物體(一般特指人)本身的生物特征來區(qū)分生物體個(gè)體。生物特征識(shí)別技術(shù)所研究的生物特征包括臉、指紋、手掌紋、虹膜、聲音(語音)、體形、個(gè)人習(xí)慣(例如敲擊鍵盤的力度和頻率、簽字)等,相應(yīng)的識(shí)別技術(shù)就有人臉識(shí)別、指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、虹膜識(shí)別、識(shí)別、語音識(shí)別(用語音識(shí)別可以進(jìn)行身份識(shí)別,也可以進(jìn)行語音內(nèi)容的識(shí)別,只有前者屬于生物特征識(shí)別技術(shù))、體形識(shí)別、鍵盤敲擊識(shí)別、簽字識(shí)別等?,F(xiàn)在安裝濟(jì)南人臉識(shí)別系統(tǒng)的地方是越來越多了,它是屬于一個(gè)新興的行業(yè),很多人都對(duì)它的服務(wù)內(nèi)容還不是很清楚,那么它究竟有哪些服務(wù)內(nèi)容呢。
流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法,Adaboost算法是一種用來分類的方法,它把一些比較弱的分類方法合在一起,組合出新的很強(qiáng)的分類方法。
人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器,再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,有效地提高分類器的檢測(cè)速度。折疊人臉圖像預(yù)處理人臉圖像預(yù)處理:對(duì)于人臉的圖像預(yù)處理是基于人臉檢測(cè)結(jié)果,對(duì)圖像進(jìn)行處理并最終服務(wù)于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對(duì)它進(jìn)行灰度校正、噪聲過濾等圖像預(yù)處理。包括美國(guó)在內(nèi)的一些國(guó)家正在建立面部識(shí)別數(shù)據(jù)庫,以提高調(diào)查質(zhì)量。對(duì)于人臉圖像而言,其預(yù)處理過程主要包括人臉圖像的光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、化、幾何校正、濾波以及銳化等。