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泰安新泰市人臉識別,掃碼刷臉門禁考勤一體機

更新時間1:2025-10-07 信息編號:0f3banu70d6817 舉報維權(quán)
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關(guān)鍵詞 臨沂蘭陵縣人臉識別,菏澤巨野縣人臉識別,德州平原縣人臉識別,聊城東阿縣人臉識別
所在地 山東濟南
趙先生
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5年

產(chǎn)品詳細介紹

人臉識別系統(tǒng)的人臉識別比對
人臉識別分核實式和搜索式二種比對模式。核實式是對指將捕獲得到的人像或是的人像與數(shù)據(jù)庫中已登記的某一對像作比對核實確定其是否為同一人。搜索式的比對是指,從數(shù)據(jù)庫中已登記的所有人像中搜索查找是否有的人像存在。

人臉識別系統(tǒng)其實是臺特殊的攝像機,判斷速度相當(dāng)快,只需要0.01秒左右,由于利用的是人體骨骼的識別技術(shù),所以即使易容改裝,也難以蒙過它的眼睛。而且"人臉識別系統(tǒng)"具有存儲功能,只要把一些具有潛在危險性的"人物"的"臉部特寫"輸入存儲系統(tǒng),人物如擅自闖關(guān),就會在0.01秒之內(nèi)被揪出來,同時向其他安保中心"報警"。另外,某些重要區(qū)域如控制中心只允許特定身份的工作人員進出,這時候面部檔案信息未被系統(tǒng)存儲的所有人全都會被拒之門外。

2012年4月,鐵路部門公布招標公告,對京滬高鐵安檢區(qū)域人臉識別系統(tǒng)工程進行公開招標,上海虹橋站、天津西站和濟南西站三個車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識別系統(tǒng)。
業(yè)內(nèi)人士透露,現(xiàn)在有的人臉識別技術(shù)在抓取出人臉后,會把焦點對準眉骨到下顎這一倒三角區(qū)域,找出該區(qū)域的數(shù)千個點位,這些點位組成一套數(shù)學(xué)模型,通過復(fù)雜的數(shù)學(xué)方式計算人臉的相似度,因此準確度很高。

2012年11月底,全市所有機關(guān)事業(yè)經(jīng)辦機構(gòu)都啟用人臉識別系統(tǒng)進行領(lǐng)取養(yǎng)老金資格建模認證工作,2013年5月底完成初次建模工作。若超過期限沒有進行身份驗證的離退休人員,社保管理系統(tǒng)將會自動停發(fā)其養(yǎng)老金。建模成功后,退休人員可以就近通過互聯(lián)網(wǎng)和攝像頭自行完成身份認證。

人臉識別被認為是生物特征識別領(lǐng)域甚至人工智能領(lǐng)域困難的研究課題之一。人臉識別系統(tǒng)的困難主要是人臉作為生物特征的特點所帶來的。

人臉識別的相似性

不同個體之間的區(qū)別不大,所有的人臉的結(jié)構(gòu)都相似,甚至人臉器官的結(jié)構(gòu)外形都很相似。這樣的特點對于利用人臉進行定位是有利的,但是對于利用人臉區(qū)分人類個體是不利的。

人臉識別的易變性

人臉的外形很不穩(wěn)定,人可以通過臉部的變化產(chǎn)生很多表情,而在不同觀察角度,人臉的視覺圖像也相差很大,另外,人臉識別還受光照條件(例如白天和夜晚,室內(nèi)和室外等)、人臉的很多遮蓋物(例如口罩、墨鏡、頭發(fā)、胡須等)、年齡等多方面因素的影響。

在人臉識別中,類的變化是應(yīng)該放大而作為區(qū)分個體的標準的,而第二類的變化應(yīng)該消除,因為它們可以代表同一個個體。通常稱類變化為類間變化(inter-class difference),而稱第二類變化為類內(nèi)變化(intra-class difference)。對于人臉,類內(nèi)變化往往大于類間變化,從而使在受類內(nèi)變化干擾的情況下利用類間變化區(qū)分個體變得異常困難。
用戶配合度

現(xiàn)有的人臉識別系統(tǒng)在用戶配合、采集條件比較理想的情況下可以取得令人滿意的結(jié)果。但是,在用戶不配合、采集條件不理想的情況下,現(xiàn)有系統(tǒng)的識別率將陡然下降。比如,人臉比對時,與系統(tǒng)中存儲的人臉有出入,例如剃了胡子、換了發(fā)型、多了眼鏡、變了表情都有可能引起比對失敗。也就是說,人如果發(fā)生較大變化,系統(tǒng)可能就會認證失敗。光照、姿態(tài)、裝飾等,對機器識別人臉都有影響。
人臉識別的人臉檢測

面貌檢測是指在動態(tài)的場景與復(fù)雜的背景中判斷是否存在面像,并分離出這種面像。一般有下列幾種方法:

①參考模板法

設(shè)計一個或數(shù)個標準人臉的模板,然后計算測試采集的樣品與標準模板之間的匹配程度,并通過閾值來判斷是否存在人臉;

②人臉規(guī)則法

由于人臉具有一定的結(jié)構(gòu)分布特征,所謂人臉規(guī)則的方法即提取這些特征生成相應(yīng)的規(guī)則以判斷測試樣品是否包含人臉;

③樣品學(xué)習(xí)法

這種方法即采用模式識別中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學(xué)習(xí)產(chǎn)生分類器;

④膚色模型法

這種方法是依據(jù)面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規(guī)律來進行檢測。

⑤特征子臉法

這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間,并基于檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。

值得提出的是,上述5種方法在實際檢測系統(tǒng)中也可綜合采用。

所屬分類:交通安全設(shè)備/道閘

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