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    更新時(shí)間:2021-01-16   瀏覽數(shù):592
    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)嘉定鎮(zhèn)街道  
    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
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    人臉識(shí)別系統(tǒng)以人臉識(shí)別技術(shù)為核心,是一項(xiàng)新興的生物識(shí)別技術(shù),是當(dāng)今國際科技領(lǐng)域攻關(guān)的高精尖技術(shù)。它廣泛采用區(qū)域特征分析算法,融合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體,利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn),利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型,具有廣闊的發(fā)展前景。2006年,美國已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國家在10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉識(shí)別的電子護(hù)照系統(tǒng),到 2006年底已經(jīng)有50多個(gè)國家實(shí)現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)。2012年4月,鐵路部門宣布車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識(shí)別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識(shí)別系統(tǒng);可以對(duì)人臉明暗偵測,自動(dòng)調(diào)整動(dòng)態(tài)曝光補(bǔ)償, 人臉追蹤偵測,自動(dòng)調(diào)整影像放大。
    人臉識(shí)別系統(tǒng)具有廣泛的應(yīng)用:人臉識(shí)別出入管理系統(tǒng)、人臉識(shí)別門禁考勤系統(tǒng)、人臉識(shí)別監(jiān)控管理、人臉識(shí)別電腦安全防范、人臉識(shí)別照片搜索、人臉識(shí)別來訪登記、人臉識(shí)別ATM機(jī)智能視頻報(bào)警系統(tǒng)、人臉識(shí)別監(jiān)獄智能報(bào)警系統(tǒng)、人臉識(shí)別RFID智能通關(guān)系統(tǒng)、人臉識(shí)別公安罪犯追逃智能報(bào)警系統(tǒng)等等。
    適用范圍: 公園、工廠、超市、小區(qū)廣場、會(huì)議中心、體育場館、學(xué)校、醫(yī)院、住宅區(qū)、商業(yè)街、大型農(nóng)貿(mào)市場等公眾活動(dòng)和聚集場所的重要部位,酒店(賓館)、餐飲、娛樂場所、辦公樓的大堂出入口、電梯和其他主要通道等室內(nèi)外范圍的監(jiān)控錄像用途。
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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。人臉檢測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)來縮放和裁剪人臉圖像。這個(gè)過程通常需要使用一個(gè)特征點(diǎn)檢測器來尋找一組人臉特征點(diǎn),在簡單的 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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    人臉比對(duì)
    面貌比對(duì)是對(duì)被檢測到的面貌像進(jìn)行身份確認(rèn)或在面像庫中進(jìn)行目標(biāo)搜索。這實(shí)際上就是說,將采樣到的面像與庫存的面像依次進(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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    先進(jìn)的特征提取算法
    采用獨(dú)特的自適應(yīng)的分層特征學(xué)習(xí)算法,再現(xiàn)系統(tǒng)能針對(duì)任意的識(shí)別任務(wù)通過學(xué)習(xí)自動(dòng)生成優(yōu)的特征提取,從而不斷增加新的檢索特征,具有其他系統(tǒng)無法比擬的自學(xué)習(xí)性和可擴(kuò)展性。
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