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              發布時間:2021-03-21 20:43  






              (1) 快速識別,海量存儲,語音提示

              真正動態圖像人臉識別算法,快 0.2 秒判定是否本人,本地支持 3000 個白名單模板,100 萬個黑名

              單模板 0.2-2 秒/人、本地存儲結果 1000 萬條,,數據存儲 30 天(選配大容量硬盤


              (2) 具有多種工作模式可供選擇,刷臉識別開門、人證合一身份驗證開門,且閘機工作模式可通過。組合多種識別模式滿足不同場景使用需求。配合語音播報,讓識別者易操作、快速通過。


              人臉識別系統的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖1端的核心算法,并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、系統、視頻圖像處理等多種專業技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的1新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智能向強1人工智能的轉化。




              人臉圖像采集:不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來,比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時,采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測:人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理,即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現人臉檢測。




              人臉圖像預處理:對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果,對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾,往往不能直接使用,必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言,其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸1一化、幾何校正、濾波以及銳化等。




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