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    更新時間:2025-12-24   瀏覽數:518
    所屬行業:工程機械 工程起重機械 施工升降機
    發貨地址:上海市嘉定區  
    產品數量:9999.00個
    價格:面議
    配置液晶屏 內置后備電池 旋轉支架 數量10000 分類人臉版/記錄版/磁卡版/聯網版/聯網定制版 識別速度小于0.2S 容量默認20人,定制可達1000人 可售賣地全國 是否定做 規格齊全
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    人臉識別:業界*
    1、識別率更高
    比以色列face.com 人臉識別系統準確率高 25%比國內某人臉識別商用系統準確率高55%
    2、識別速度更快
    單臺服務器每秒可完成1500 萬次人臉比對在移動終端上人臉檢測幀率是 Google 的 3 倍
    3、對人臉容忍度更高
    人臉姿態變化30 度內可識別,60 度內可檢測人臉大小低50 像素可識別,28 像素可檢測
    4、在海量(百萬級以上)人臉庫應用場景下,人臉識別準確率高達 92%
    識別率幾乎不受帽子、胡子、眼睛、發型等面部遮擋的影響。
    在18-50 年齡范圍內,依舊可以保持 90%以上的識別準確率。
    賀州工地電梯人臉識別設備系統
    主要功能特色包括:
    1.靈活的系統擴展性
    基于的分布式系統架構,支持動態擴充人臉匹配服務器,實現千萬級甚至億級海量人臉庫的支持。
    2.的人臉比對性能
    單臺人臉匹配服務器每秒可完成 2000 萬人次實時比對,從人臉檢測到人臉識別耗時不足 200ms。在百萬人臉庫規模下,人臉比對結果前 10 位的命中率在95%以上
    3.對人臉的寬容度高,具備人臉姿態矯正功能,當人臉左右上下傾斜在 25 度以內時不會影響識別結果。
    支持基于可見光環境下的人臉識別,人臉識別結果受光線變化影響小。
    對于人臉的變化,包括表情、胡須、眼鏡、發型、年齡等,算法均具有良好的適應性,不影響識別準確度。
    4.支持移動終端
    系統客戶端可運行在基于 Android 或 iOS 的移動終端上,可通過移動終端進行實時人臉采集與人臉比對。
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    核心功能包括:
    1.人臉注冊
    將一個或多個人臉注冊到人臉數據庫(建模),支持通過照片(靜態圖片)或實時視頻(來自 USB 攝像頭、網絡攝像機等)進行人臉注冊。
    同一人可以同時注冊多張人臉,支持多個人的批量人臉注冊。
    系統支持從數據庫到數據庫的批量人臉注冊,該功能可以用于一次性從數據庫導入所有人臉數據,形成完整的基礎人臉庫。
    2.人臉搜索
    在人臉庫中通過快速比對搜索特定人臉(可能來自一張照片或某個視頻流中的截圖),可根據要求返回相似度高的 N 個結果并按相似度從高到低排序。
    3.人臉比對
    提供基于圖片的 1:N 人臉比對功能,圖片可能來自于照片或視頻截圖,比對結果為比對源與每一個比對宿的相似度值。
    4.人臉查重
    主要應用于查重,可通過對人臉庫進行兩兩的人臉比對,找到同一個人擁有多個或同一個號碼對應于不同人臉的異常情況。
    5.人臉庫管理
    支持人臉庫的查詢、、修改、新建等管理功能。
    可隨時查詢人臉庫中的人臉信息,或對特定的人臉信息進行修改、等操作。
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    技術原理:
    人臉識別內容
    人臉識別技術包含三個部分:
    (1)人臉檢測
    面貌檢測是指在動態的場景與復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
    首先設計一個或數個標準人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;
    ②人臉規則法
    由于人臉具有一定的結構分布特征,所謂人臉規則的方法即提取這些特征生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉;
    ③樣品學習法
    這種方法即采用模式識別中人工網絡的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器;
    ④膚色模型法
    這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
    ⑤特征子臉法
    這種方法是將所有面像視為一個面像子空間,并基于檢測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種方法在實際檢測系統中也可綜合采用。
    (2)人臉跟蹤
    面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體采用基于模型的方法或基于運動與模型相結合的方法。此外,利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
    (3)人臉比對
    面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對,并找出佳的匹配對象。所以,面像的描述決定了面像識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
    該方法是在庫中存儲若干標準面像模板或面像模板,在進行比對時,將采樣面像所有象素與庫中所有模板采用歸一化相關量度量進行匹配。此外,還有采用模式識別的自相關網絡或特征與模板相結合的方法。
    人臉識別技術的核心實際為“局部人體特征分析”和“圖形/識別算法。”這種算法是利用人體面部各及特征部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與數據庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低于1秒。
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