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    更新時(shí)間:2025-12-21   瀏覽數(shù):540
    所屬行業(yè):工程機(jī)械 工程起重機(jī)械 施工升降機(jī)
    發(fā)貨地址:上海市嘉定區(qū)  
    產(chǎn)品數(shù)量:9999.00個(gè)
    價(jià)格:¥800.00 元/個(gè) 起
    品牌上海融瑞 數(shù)量10000 分類人臉版/記錄版/磁卡版/聯(lián)網(wǎng)版/聯(lián)網(wǎng)定制版 識(shí)別速度小于0.2S 容量默認(rèn)20人,定制可達(dá)1000人 可售賣地全國(guó)
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    技術(shù)原理:
    人臉識(shí)別內(nèi)容
    人臉識(shí)別技術(shù)包含三個(gè)部分:
    (1)人臉檢測(cè)
    面貌檢測(cè)是指在動(dòng)態(tài)的場(chǎng)景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:
    ①參考模板法
    首先設(shè)計(jì)一個(gè)或數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)人臉的模板,然后計(jì)算測(cè)試采集的樣品與標(biāo)準(zhǔn)模板之間的匹配程度,并通過(guò)閾值來(lái)判斷是否存在人臉;
    ②人臉規(guī)則法
    由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測(cè)試樣品是否包含人臉;
    ③樣品學(xué)習(xí)法
    這種方法即采用模式識(shí)別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,即通過(guò)對(duì)面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;
    ④膚色模型法
    這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對(duì)集中的規(guī)律來(lái)進(jìn)行檢測(cè)。
    ⑤特征子臉?lè)?br>這種方法是將所有面像視為一個(gè)面像子空間,并基于檢測(cè)樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
    值得提出的是,上述5種方法在實(shí)際檢測(cè)系統(tǒng)中也可綜合采用。
    (2)人臉跟蹤
    面貌跟蹤是指對(duì)被檢測(cè)到的面貌進(jìn)行動(dòng)態(tài)目標(biāo)跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運(yùn)動(dòng)與模型相結(jié)合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡(jiǎn)單而有效的手段。
    (3)人臉比對(duì)
    面貌比對(duì)是對(duì)被檢測(cè)到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫(kù)中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說(shuō),將采樣到的面像與庫(kù)存的面像依次進(jìn)行比對(duì),并找出佳的匹配對(duì)象。所以,面像的描述決定了面像識(shí)別的具體方法與性能。目前主要采用特征向量與面紋模板兩種描述方法:
    ①特征向量法
    該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性,然后再計(jì)算出它們的幾何特征量,而這些特征量形成一描述該面像的特征向量。
    ②面紋模板法
    該方法是在庫(kù)中存儲(chǔ)若干標(biāo)準(zhǔn)面像模板或面像器官模板,在進(jìn)行比對(duì)時(shí),將采樣面像所有象素與庫(kù)中所有模板采用歸一化相關(guān)量度量進(jìn)行匹配。此外,還有采用模式識(shí)別的自相關(guān)網(wǎng)絡(luò)或特征與模板相結(jié)合的方法。
    人臉識(shí)別技術(shù)的核心實(shí)際為“局部人體特征分析”和“圖形/神經(jīng)識(shí)別算法?!边@種算法是利用人體面部各器官及特征部位的方法。如對(duì)應(yīng)幾何關(guān)系多數(shù)據(jù)形成識(shí)別參數(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)中所有的原始參數(shù)進(jìn)行比較、判斷與確認(rèn)。一般要求判斷時(shí)間低于1秒。
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    人臉識(shí)別系統(tǒng)通常由以下構(gòu)建模塊組成:
    人臉檢測(cè)。人臉檢測(cè)器用于尋找圖像中人臉的位置,如果有人臉,就返回包含每張人臉的邊界框的坐標(biāo)。如圖 3a 所示。
    人臉對(duì)齊。人臉對(duì)齊的目標(biāo)是使用一組位于圖像中固定位置的參考點(diǎn)來(lái)縮放和裁剪人臉圖像。這個(gè)過(guò)程通常需要使用一個(gè)特征點(diǎn)檢測(cè)器來(lái)尋找一組人臉特征點(diǎn),在簡(jiǎn)單的 2D 對(duì)齊情況中,即為尋找適合參考點(diǎn)的佳仿射變換。圖 3b 和 3c 展示了兩張使用了同一組參考點(diǎn)對(duì)齊后的人臉圖像。更復(fù)雜的 3D 對(duì)齊算法(如 [16])還能實(shí)現(xiàn)人臉正面化,即將人臉的姿勢(shì)調(diào)整到正面向前。
    人臉表征。在人臉表征階段,人臉圖像的像素值會(huì)被轉(zhuǎn)換成緊湊且可判別的特征向量,這也被稱為模板(template)。理想情況下,同一個(gè)主體的所有人臉都應(yīng)該映射到相似的特征向量。
    人臉匹配。在人臉匹配構(gòu)建模塊中,兩個(gè)模板會(huì)進(jìn)行比較,從而得到一個(gè)相似度分?jǐn)?shù),該分?jǐn)?shù)給出了兩者屬于同一個(gè)主體的可能性。
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    施工升降機(jī)人臉識(shí)別管理”系統(tǒng)用于解決建筑工地非駕駛員駕駛升降機(jī)的問(wèn)題。將駕駛員駕駛升降機(jī)的權(quán)限與升降機(jī)控制結(jié)合起來(lái),做到非駕駛員不能駕駛施工升降機(jī),切實(shí)防范和減少施工升降機(jī)安全事故。該系統(tǒng)集成機(jī)械、軟件、電子、控制等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)施工升降機(jī)駕駛員的有效管理,防止非駕駛員造成的施工升降機(jī)安全事故,防患于未然。系統(tǒng)安裝于施工升降機(jī)轎廂內(nèi),不影響原有系統(tǒng)功能,駕駛員身份識(shí)別成功后,即可啟動(dòng)升降機(jī)。產(chǎn)品簡(jiǎn)單易用,性能可靠,能夠滿足施工升降機(jī)的管理要求。
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    人臉識(shí)別:業(yè)界*
    1、識(shí)別率更高
    比以色列face.com 人臉識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率高 25%比國(guó)內(nèi)某知名人臉識(shí)別商用系統(tǒng)準(zhǔn)確率高55%
    2、識(shí)別速度更快
    單臺(tái)服務(wù)器每秒可完成1500 萬(wàn)次人臉比對(duì)在移動(dòng)終端上人臉檢測(cè)幀率是 Google 的 3 倍
    3、對(duì)人臉容忍度更高
    人臉姿態(tài)變化30 度內(nèi)可識(shí)別,60 度內(nèi)可檢測(cè)人臉大小低50 像素可識(shí)別,28 像素可檢測(cè)
    4、在海量(百萬(wàn)級(jí)以上)人臉庫(kù)應(yīng)用場(chǎng)景下,人臉識(shí)別準(zhǔn)確率高達(dá) 92%
    識(shí)別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發(fā)型等面部遮擋的影響。
    在18-50 年齡范圍內(nèi),依舊可以保持 90%以上的識(shí)別準(zhǔn)確率。
    隨著工地施工安全要求的日益提高,人臉、指紋等高新技術(shù)也應(yīng)用成了日常措施
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