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近年来,数字图像技术的应用范围越来越广,利用生物识别技术的认证更是在公安(如犯罪分子识别),安全监控系统信用卡验证等方面的巨大应用前景,越来越成为当今人工智能领域的一个研究热点。
其中,利用人脸特征进行认证是最自然,最直接的手段,与指纹,视网膜,虹膜,基因等其他人体生物特征相比,具有直接,友好,方便的特点,更易被用户接受,因而备受关注。
门禁人脸识别系统特色
1、强大的联动功能
门禁人脸识别系统具有强大的链接功能, 通过面部识别,语音传输和其他设备实现无缝链接,当系统触发警报时,它会自动保存实时照片和语音传输以获取语音提示。例如:在通道中使用非法卡,访问控制人脸识别系统自动捕获图像和语音信号,同时报警光和声链路。
2、模块化的系统结构功能
人脸识别系统采用“服务器工作站”的模块化结构,根据权限的不同,不同的智能部门独立管理比较容易,可以避免权限的交叉和管理的混乱等。例如,数据服务器专用于数据交换和存储。 维护站用于维护面部识别系统。 应用程序工作站用于管理旅客和员工。
3、强大的脱机使用功能
像素人脸识别门禁系统具有强大的离线功能, 当硬件系统和门禁系统不能正确通信时,门禁系统仍能正常使用而不影响乘客的通行。硬件驱动程序存储容量高达100,000张照片和100,000条历史记录,不会导致短期通信故障和数据丢失。
4、提供强大的人脸图像预处理工具
在关注名单库建库过程中,照片质量参差不齐,可对相片图像进行自动或者人工处理,使之符合有关标准和要求。人脸相片处理功能如下:
1、支持通过插件或其他方式,对人脸相片进行人工剪裁处理。
2、支持调用第三方图像处理、分析工具。
3、图像处理工具包括:颜色处理、亮度调节、对比度调节、饱和度调节、锐度调节、色彩调节、鱼眼矫正、光线均衡、橡皮擦、清理背景、恢复原图、裁剪工具、超分辨率、自动多阶亮度、自动多阶对比度、自动多阶饱和度、自动多阶锐度等。
4、对于对鱼眼摄像头、较差光线下的图像自动化处理,能在这些极端条件下提高人脸识别算法的准确率。
5、人脸大数据的深度学习人脸识别,极大提升系统鲁棒性和识别准确率。
广州海幢基于安全,公安,教育,金融等行业的实际应用,已具备数亿级不同质量,姿势,光线,性别等用于深层次学习的人脸大数据,利用大量数据,采用深层次学习,自动学习获得人脸特征。
算法经过大量的面部正负样本数据训练后,在准确率,容错,鲁棒性等方面具有明显的优势,已经经历了许多大型项目的实际考验,完全满足了实战应用。
人脸识别算法采用基于神经网络的深度学习模型..通过利用大量简单的处理单元互联形成复杂的访问控制人脸识别系统,模仿人类学习认知系统,在学习过程中获取其他方法难以实现人脸识别规则和规则的隐含表达。
利用形状特征,灰度特征,皮肤纹理特征和融合等传统特征,采用空间分析和调度学习技术,实现高性能,高精度,高鲁棒性和可靠的人脸对准算法。