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              火車(chē)站人臉識(shí)別服務(wù)至上【蕪湖一路機(jī)電】

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              發(fā)布時(shí)間:2020-12-11 16:09  






              人臉識(shí)別門(mén)禁具有哪些優(yōu)點(diǎn)?

              人臉識(shí)別門(mén)禁,應(yīng)用場(chǎng)景包括但不局限于辦公樓宇,居家社區(qū),酒店旅館,比如說(shuō)現(xiàn)在不少小區(qū)可以刷臉進(jìn)出,由此可見(jiàn),人臉識(shí)別門(mén)禁在場(chǎng)景應(yīng)用上,已經(jīng)越來(lái)越普遍,技術(shù)的確日趨成熟。

              通常存在以下優(yōu)點(diǎn):

              1、輕松好用:不同于卡片需要伸手,人臉門(mén)禁做到無(wú)感操作,只需要站在門(mén)禁面前,輕輕一瞥,自動(dòng)識(shí)別,刷臉進(jìn)出。在識(shí)別速度上,業(yè)界實(shí)現(xiàn)1秒刷門(mén),甚至更快。

              2、 1:N精準(zhǔn)識(shí)別:簡(jiǎn)單的錄入過(guò)人臉后,后面的識(shí)別任務(wù)全部交給算法。門(mén)禁領(lǐng)域,人臉識(shí)別技術(shù)落地成熟,行業(yè)能達(dá)到99.99%識(shí)別度。

              3、 安全性出色:門(mén)卡怕的就是丟失,丟失意味著被冒用。同時(shí)門(mén)卡容易被復(fù)刻,兩者都存在潛在的安全隱患。人臉識(shí)別門(mén)禁只為你打開(kāi),沒(méi)有權(quán)限的人無(wú)法進(jìn)入。大多數(shù)人臉識(shí)別門(mén)禁,運(yùn)用精密的紅外活軆技術(shù),很多人擔(dān)心照片和視頻冒用的情況,也就無(wú)須擔(dān)心了。






              人臉識(shí)別的應(yīng)用

              如今人臉識(shí)別技術(shù)在中國(guó)的應(yīng)用可以說(shuō)是相當(dāng)廣泛,應(yīng)當(dāng)說(shuō)人臉識(shí)別技術(shù)重在解決社群管理中的人的身份識(shí)別問(wèn)題。我國(guó)又是人口大國(guó),群體活動(dòng)頻次相當(dāng)高,其風(fēng)險(xiǎn)也隨之而來(lái)。比如大型演唱會(huì)、運(yùn)動(dòng)會(huì),很多時(shí)候做不到人、票信息一致,這就有可能導(dǎo)致群體活動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生。因此,針對(duì)此類群體活動(dòng)場(chǎng)景專門(mén)優(yōu)化了系統(tǒng),除了簡(jiǎn)單的閘機(jī)識(shí)別,還應(yīng)包括人臉圖像采集、人臉定位、人像識(shí)別預(yù)處理、人臉預(yù)警等。這樣系統(tǒng)無(wú)疑在社區(qū)管理中也可適用。目前,在普通的社區(qū)管理中,通常使用人臉識(shí)別門(mén)禁,僅提供簡(jiǎn)單的開(kāi)關(guān)門(mén)功能。

              在政府、教育、醫(yī)院、社區(qū)、邊檢、金融、企業(yè)等場(chǎng)合的管理中,人臉識(shí)別均有不可替代的作用。特別是在建設(shè)“平安城市”、“平安社區(qū)”當(dāng)中,人臉識(shí)別更是必不可少的項(xiàng)目。隨著人臉數(shù)據(jù)庫(kù)的逐步建立,特殊人群的行動(dòng)管理已經(jīng)可以納入到社會(huì)統(tǒng)一管理層面,做到特殊人群的有效精準(zhǔn)管理。






              什么是人臉檢測(cè)?


              人臉檢測(cè)是人臉識(shí)別的流程之一,在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小,并把其中有用的信息挑出來(lái)(如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等),然后利用信息來(lái)達(dá)到人臉檢測(cè)的目的。

              人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)(人臉對(duì)齊)自動(dòng)估計(jì)人臉圖片上臉部特征點(diǎn)的坐標(biāo)。

              基于檢測(cè)出的特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法(一種用來(lái)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)挑選出一些蕞能代表人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權(quán)投僄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。

              近人臉檢測(cè)算法模型的流派包括三類及其之間的組合:viola-jones框架(性能一般速度尚可,適合移動(dòng)端、嵌入式上使用),dpm(速度較慢),cnn(性能不錯(cuò))。






              人臉識(shí)別在閘機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景

              人臉識(shí)別是基于人的臉部特征信息進(jìn)行身份識(shí)別的一種生物識(shí)別技術(shù)。針對(duì)輸入的人臉圖像或者視頻流,首先判斷其是否存在人臉,如果存在人臉,則進(jìn)一步的給出每個(gè)臉的位置、大小和各個(gè)主要面部的位置信息。然后依據(jù)這些信息,進(jìn)一步提取每個(gè)人臉中所蘊(yùn)涵的身份特征數(shù)據(jù),并將其與已知的人臉進(jìn)行對(duì)比,從而識(shí)別每個(gè)人臉的身份。

              人臉識(shí)別在閘機(jī)領(lǐng)域的應(yīng)用場(chǎng)景

              1、員工上班人臉閘機(jī)通道

              2、火車(chē)站旅客入站人臉閘機(jī)通道

              3、機(jī)場(chǎng)人臉識(shí)別閘機(jī)通道

              4、學(xué)校人臉識(shí)別閘機(jī)通道

              5、景區(qū)人臉識(shí)別閘機(jī)通道   

              6、小區(qū)人臉識(shí)別閘機(jī)通道




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