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    西寧工地電梯人臉識別 人臉密碼一體機 免人工操作

    更新時間:2025-12-19   瀏覽數:52
    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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    人臉的識別過程
    一般分三步:
    (1)首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,并將這些面像文件生成面紋(Faceprint)編碼儲存起來。
    (2)獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像,或取照片輸入,并將當前的面像文件生成面紋編碼。
    (3)用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”方式是根據人臉臉部的本質特征和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化,具有強大的可靠性,從而使它可以從百萬人中地辨認出某個人。人臉的識別過程,利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。
    西寧工地電梯人臉識別
    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?!边@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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    高集成度、低功耗
    系統基于業界性能強的眾核處理器構建,單臺標準19英才IU服務器的處理性能是同等X86服務器的3倍,而功耗卻不足50W,是同等性能X86服務器的1/10。
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    人臉識別:技術挑戰
    1、可見光
    不同的光線環境是影響人臉識別準確率的一個主要因素
    2、姿態
    絕大多數人臉識別算法只能 15 度的人臉姿態變化
    3、遮擋
    帽子、眼睛、圍巾、發型等可能遮擋人臉的因素
    4、年齡
    針對同一個人不同年齡時期的照片進行人臉識別,在技術上亦是一個挑戰。
    5、海量人臉庫
    當人臉庫規模達到 100 萬以上,對人臉識別算法的識別精度將是一個極大的考研,而且人臉庫規模越大,考研越大。
    隨著工地施工安全要求的日益提高,人臉、指紋等高新技術也應用成了日常措施
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