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工厂人脸识别系统价格

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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。人脸图像中包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。

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、人脸图像代数特征等。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;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

人脸识别门禁是基于的人脸识别技术,结合成熟的ID卡和指纹识别技术而推出的安全实用的门禁产品。产品采用分体式设计,人脸、指纹和ID卡信息的采集和生物信息识别及门禁控制内外分离,实用性高、安全可靠。系统采用网络信息加密传输,支持远程进行控制和管理,可广泛应用于银行、、公检法、智能楼宇等区域的门禁安全控制。

人脸识别问题中x是图像,当然图像在计算机中的存储方式是数字矩阵对应图像的像素点阵,比如1024×768等等,而每个像素点是用数值来表示RGB或者黑白灰,不同的图像所对应的数字矩阵是不同的,但在数值分布上会呈现出一定的特征,比如人脸和五官,不管出现在图像中的哪个位置,对应的数值都会有一定的规律。

人脸识别算法一般会设定一个阈值作为评判通过与否的标准,该阈值一般是用分数或者百分比来衡量。业界一般采用“认假率(FAR,又称误识率,把某人误识为其他人)”和“拒真率(FRR拒真率,本人注册在底库中,但比对相似度达到不预定的值)”,来作为评判依据。

2D人脸识别的优势是实现的算法相对比较多,有一套比较成熟的流程,图像数据获取比较简单,只需一个普通摄像头即可,所以基于2D图像数据的人脸识别是目前的主流,在安防、监控、门禁、考勤、金融身份辅助认证、娱乐等多种场景中都有应用。

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