刷卡人臉識別終端

來源: 發布時間:2021-12-24

人臉識別人證合一驗證系統是一套利用專業證件掃描設備和身份證閱讀機具,實現采集持證人相片與所持證件人相關信息發送至公安部身份證副本庫進行生物特征比對,驗證人與證是否一致的軟硬件結合系統。人臉識別人證合一驗證系統優勢與特點:酒店:酒店投宿人員和訪客身份驗證登記等;電信:電話手機及各種通信業務開戶身份驗證等;銀行:開立個人賬戶、大額取款、刷卡交易、按揭借錢身份驗證等;民航:辦理搭乘民航飛機手續(機票購買、登機)等;公安:身份證申領、戶口登記遷移、人口管理等。人臉識別系統是一種遠距離的快速身份識別技術,能快速確認人員身份。刷卡人臉識別終端

人臉識別中的特征提取:人臉特征提取,也稱人臉表征,它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類:一種是基于知識的表征方法;另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。基于知識的表征方法主要是根據人臉補位的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據,其特征分量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成,對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述,可作為識別人臉的重要特征,這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。遼寧身份核驗人臉識別門禁機人臉識別系統的組成主要包括人臉圖像特征提取。

人臉識別的工作過程:第1步:首先建立人臉的面像檔案。即用攝像機采集單位人員的人臉的面像文件或取他們的照片形成面像文件,并將這些面像文件生成面紋編碼貯存起來;第二步:獲取當前的人體面像。即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像,或取照片輸入,并將當前的面像文件生成面紋編碼;第三步:用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對。即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的“面紋編碼”可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化,具有強大的可靠性,從而使它可以從百萬人中精確地辨認出某個人。

人臉識別的主要用途:人臉識別主要用于身份識別。由于視頻監控正在快速普及,眾多的視頻監控應用迫切需要一種遠距離、用戶非配合狀態下的快速身份識別技術,以求遠距離快速確認人員身份,實現智能預警。人臉識別技術無疑是較佳的選擇,采用快速人臉檢測技術可以從監控視頻圖象中實時查找人臉,并與人臉數據庫進行實時比對,從而實現快速身份識別。生物識別技術已普遍用于有關部門、銀行、社會福利保障、電子商務、安全防務等領域。人臉識別產品已普遍應用于金融、司法、公安、邊檢、有關部門、航天、電力、工廠、教育、醫療及眾多企事業單位等領域。隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高,人臉識別技術將應用在更多的領域。人臉識別系統應用場景:企事業單位、銀行、公安、邊檢、安全識別控監等重要場所。

人臉識別系統可以應用在考勤上:辦公場所,員工現在進行考勤的方式主要有指紋識別打卡、手機移動打卡、簽到打卡等多種考勤方式。為了更好的進行員工考勤管理,人臉識別考勤進入辦公場景,人員“刷臉”考勤。可以在辦公室門口進行人臉識別一體機應用,人員上下班時間在設備前“刷臉”打卡,考勤數據實時記錄整理上傳至管理平臺,方便負責人管理。也有效解決漏卡、代替打卡等考勤不良現象。除了可以作為員工的考勤應用,還可以作為辦公室的門禁應用,內部人員錄入人臉信息,才可以刷臉進出,保障辦公室財物的安全,避免資料丟失。人臉識別系統基于模板匹配人臉檢測技術:從已存儲的數據庫中提取人臉模板,然后采取模板匹配策略。遼寧身份核驗人臉識別門禁機

人臉與人體的其它生物特征(指紋、虹膜等)一樣與生俱來。刷卡人臉識別終端

人臉識別中的預處理:人臉圖像中包含的模式特征十分豐富,如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來,并利用這些特征實現人臉檢測。人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些較能證明人臉的矩形特征(弱分類器),按照加權投票的方式將弱分類器構造為一個強分類器,再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器,有效地提升分類器的檢測速度。人臉圖像預處理:對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果,對圖像進行處理并較終服務于特征提取的過程。刷卡人臉識別終端

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