大渡口人脸识别_重庆莱誉机电工程_人脸识别考勤机

重庆人脸识别之改项目的优势

改项目的优势

     ? 环境适应性强

　　适应室内多种光线环境，白天黑夜都能准确识别

　　? 识别精度高，误识率低

　　   产品识别率达到99.9%，识别速度小于1S。

24小时不间断工作

　　   采用辅助光源技术支持24小时不间断工作，受面部表情及饰物影响小

　　?支持多种数据传输

　　支持TCP/IP和USB数据导入/导出

　　性能稳定，节能环保

　　采用高性能、低功耗DSP处理器，注册以后可以xx脱机操作，系统经过长期运行检测，性能稳定；

　　防拆报警

　　设备在非法拆卸时会自动报警。

　　系统时间对时功能

　　一键设置产品显示时间和电脑时间同步。

　　系统升级简单

　　支持U盘和软件对产品进行系统升级

关于人脸识别的解决方案

智慧银行人脸识别解决方案，以用户体验为中心，依托智能动态人脸识别人证核实管理系统、人脸识别酬勤记录系统、尊享身份管理系统、门禁管理系统、视频预警系统等技术支撑，打造xxx、更便捷的智慧金融fu务体系。

智慧银行人脸识别解决方案以用户体验为中心，依托智能动态人脸识别人证核实管理系统、人脸识别酬勤记录系统、尊享身份管理系统、门禁管理系统、视频预警系统等技术支撑，打造xxx、更便捷的智慧金融fu务体系。实现柜台实名开胡、远程实名开胡、实名支付等人证核实，智能门禁，智能勤，访客记录，贵宾识别，理财信息广告精准推送等系列尊享fu务，确保资金交易安全、管理优化，业务便捷、fu务周到，是银行拓宽业务领域，重塑fu务流程，提升fu务品质，增强市场竞争力的重要手段。

方案架构

方案特点

高准确度，离线工作：世界的算法，彻底解决跨年龄问题、小图片识别问题，无需连接公安访问证件大图，也可以{bfb}识别证件真伪、是否本人。

黑名单预警，门禁控制：xx黑名单预警、白名单自动识别开门，有效保障客户人身财产安全。

分级管理，人脸查询：由于采集数据小，存储没有压力，采用前端、终端、平台三级存储，方便事后快速查询、数据备份。二次业务办理时，可快速识别。

快速识别，语音提示：独创的人脸识别算法，最快0.2秒判定是否本人，组合多种识别模式满足不同场景使用需求。可配合额外的语音播报，让识别者易操作、快速通过。

可见光线，多人识别：基于深度学习的可见光人脸识别技术，对环境要求不高，满足各种有光线条件使用，符合人眼习惯，同时可以识别10人以上。

系统组网，数据分析：成熟产品系统级应用解决方案，让每一个识别设备都是数据采集终端，为大数据分析、事件预警、事故预防提供有效数据。

人脸识别的主要流程是什么

人脸识别系统主要bao括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。人脸图像采集及检测人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。

人脸图像中bao含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。

人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些最能表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权xx的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。人脸图像预处理人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并最终fu务于特征提取的过程。

系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要bao括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。人脸图像特征提取人脸图像特征提取：人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像数特征等。

人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取，也称人脸表征，它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类：一种是基于知识的表征方法；另外一种是基于数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸器馆的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常bao括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要bao括基于几何特征的方法和模板匹配法。

人脸图像匹配与识别人脸图像匹配与识别：提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配，通过设定一个阈值，当相似度超过这一阈值，则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较，根据相似程度对人脸的信息进行判断。这一过程又分为两类：一类是确认，是一对一进行图像比较的过程，另一类是辨认，是一对多进行图像匹配对比的过程。