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人脸识别闸机系统介绍

作者: -1 时间:2021-02-10 来源:未知
摘要:人脸识别闸机与其他终端产品一样,均采用云服务方式,样本库不需要专门采集,可提取二代身份证中照片、可单独提交电子照片形成样本库。数据链路采用标准以太网链路,进出模式...

  人脸识别闸机与其他终端产品一样,均采用云服务方式,样本库不需要专门采集,可提取二代身份证中照片、可单独提交电子照片形成样本库。数据链路采用标准以太网链路,进出模式可设置单向或双向通过。
  人脸识别闸机a、产品特点系统采用分布式结构设计,云端部署易于集成,管理与维护方便。
  双算法融合,多模式识别(1:1/1:N)双目相机模组,对环境适应能力强,弱光仍可识别。
  安装方便快捷,应用场景广泛,易维护。
  可无需注册直接与身份证芯片内存储照片做比对。
  ID和人脸识别相结合,彻底解决单个生物识别应用的局限性。
  符合人体工程学设计,无需驻留配合设备做身份验证。
  b、技术特性算法层:算法采用基于深度学习,千万级样本训练的双人脸识别融合算法,能提升产品的环境适应性和正确识别率。
  云部署:设备采用云部署,实现Internet化管理。用户可根据实际业务自行购买相应的SAAS服务,如门禁管理系统、访客管理系统、考勤管理系统等。
  安全性:设备运行安全可靠,系统用硬件加密和严格的权限管理,可有效确保系统数据的安全性。
  二、人脸识别技术1、技术特点对姿态、光照、遮挡、年龄,有较强的自适应性。
  从海量数据中自动学习得到有效特征,判别性强,精度高。
  活体检测技术,防止人脸照片、模型、视频等攻击。
  马尔可夫算子,千万级样本训练,算法精度更高。
  2、人脸识别技术优势人脸识别技术基于大数据下的深度学习的卷积神经网络人脸识别算法,大幅提升了各种现实情况,如侧脸、半遮挡、面部涂抹、模糊人脸等中的人脸识别能力。并且随着大数据的深度学习可持续优化与提升。
  人脸检测模块采用了基于多光谱、多尺度、多视角、多通道的Adaboost算法,可对不同姿态、不同场景、不同光照的人脸进行实时检测。
  关键点定位模块采用了随机蕨级联回归算法,可对表情丰富、角度多变的人脸进行精准定位。特征提取和匹配识别模块分别采用了深度卷积网络和联合贝叶斯模型,训练过程更加自动化、学习特征更具代表性、识别效果更好。
  3、产品优势双算法融合近红外算法抗干扰性强,适应全黑工作环境,防伪能力卓越,杜绝伪造人脸识别。可见光算法适用范围广,电子登记照即可使用,无需重新采集录入人脸深度学习的人脸识别算法,正确识别率高达99%以上卷积神经网络人脸识别算,性能全球领先。
  性能强劲采用专用图形处理芯片,功耗更低,性能更强,单次识别耗时可达秒级以内。高性能通行控制技术,特制镜头,成像更清晰,帧率更高,减少运动模糊,视角更大,适应更大身高差的人群。
  人性化设计精巧、时尚的流线型设计,符合人体工程学,提高用户舒适度。用户友好直观,语言提示使用者通行。
  智能光源设备自带智能补光灯,能够根据环境光照调整补光灯亮度,并在无人时自动进入休眠功能,节约能耗。
  云端互联所有设备的管控、数据的管理都可以采用云+端的方式,自建公有云平台,并集成了SaaS服务,用户只需下载APP就可以轻松管理、配置所有终端设备,并可以在线生成报表等。
  高扩展能力动态人脸监控预警系统采用分布式的大数据处理架构,能够轻松应对前端摄像头路数的增加,不会出现软件的性能瓶颈,实现秒级的结果反馈。

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