宜宾施工电梯人脸识别设备厂家 欢迎电话咨询
价格 | ¥800/个 | |
起订量 | ≥1 | |
所在地 | 上海 null | 可售量 9999个 |
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基本参数
配置 | 液晶屏 内置后备电池 旋转支架 | 数量 | 10000 |
分类 | 人脸版/记录版/磁卡版/联网版/联网定制版 | 识别速度 | 小于0.2S |
容量 | 默认20人,定制可达1000人 | 可售卖地 | 全国 |
是否定做 | 是 | 规格 | 齐全 |
核心功能包括:
1.人脸注册
将一个或多个人脸注册到人脸数据库(建模),支持通过照片(静态图片)或实时视频(来自 USB 摄像头、网络摄像机等)进行人脸注册。
同一人可以同时注册多张人脸,支持多个人的批量人脸注册。
系统支持从数据库到数据库的批量人脸注册,该功能可以用于一次性从数据库导入所有人脸数据,形成完整的基础人脸库。
2.人脸搜索
在人脸库中通过快速比对搜索特定人脸(可能来自一张照片或某个视频流中的截图),可根据要求返回相似度高的 N 个结果并按相似度从高到低排序。
3.人脸比对
提供基于图片的 1:N 人脸比对功能,图片可能来自于照片或视频截图,比对结果为比对源与每一个比对宿的相似度值。
4.人脸查重
主要应用于查重,可通过对人脸库进行两两的人脸比对,找到同一个人拥有多个或同一个号码对应于不同人脸的异常情况。
5.人脸库管理
支持人脸库的查询、、修改、新建等管理功能。
可随时查询人脸库中的人脸信息,或对特定的人脸信息进行修改、等操作。

人脸识别:技术挑战
1、可见光
不同的光线环境是影响人脸识别准确率的一个主要因素
2、姿态
绝大多数人脸识别算法只能 15 度的人脸姿态变化
3、遮挡
帽子、眼睛、围巾、发型等可能遮挡人脸的因素
4、年龄
针对同一个人不同年龄时期的照片进行人脸识别,在技术上亦是一个挑战。
5、海量人脸库
当人脸库规模达到 100 万以上,对人脸识别算法的识别精度将是一个极大的考研,而且人脸库规模越大,考研越大。

人脸识别:业界*
1、识别率更高
比以色列face.com 人脸识别系统准确率高 25%比国内某人脸识别商用系统准确率高55%
2、识别速度更快
单台服务器每秒可完成1500 万次人脸比对在移动终端上人脸检测帧率是 Google 的 3 倍
3、对人脸容忍度更高
人脸姿态变化30 度内可识别,60 度内可检测人脸大小低50 像素可识别,28 像素可检测
4、在海量(百万级以上)人脸库应用场景下,人脸识别准确率高达 92%
识别率几乎不受帽子、胡子、眼睛、发型等面部遮挡的影响。
在18-50 年龄范围内,依旧可以保持 90%以上的识别准确率。

技术原理:
人脸识别内容
人脸识别技术包含三个部分:
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像,并分离出这种面像。一般有下列几种方法:
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板,然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度,并通过阈值来判断是否存在人脸;
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征,所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸;
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工网络的方法,即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器;
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像视为一个面像子空间,并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是,上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外,利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说,将采样到的面像与库存的面像依次进行比对,并找出佳的匹配对象。所以,面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法:
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性,然后再计算出它们的几何特征量,而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存储若干标准面像模板或面像模板,在进行比对时,将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外,还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/识别算法。”这种算法是利用人体面部各及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
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上海融瑞环保科技有限公司

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