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深圳市科葩信息技术有限公司
科葩专业人脸识别设备与应用解决方案提供商,专注为楼宇、企业、学校、园区、银行、酒店、地产、厂矿、景区等提供基于人脸识别的产品设备系统解决方案与增值服务运营
科葩慧眼人脸识别解决方案充分应用人脸识别技术,将员工、业主、访客、非法入侵人员通过针对性的子系统进行有效地管理,不仅提高了管理效率,也真正实现了提前预防。
相较于传统的安全通行证,慧眼人脸识别系统下访客管理子系统的优点在于:不可窃取,无法借用和复制,就是说,脸部识别是无法被效仿的,在未来,人脸识别也会成为未来较可靠的通行证。
科葩访客子系统主要有v预约、访客数据自动下发功能,针对不同地点的安保等级,物业还可以选择安保再确认、远程开门等功能,全程数字化管理,为访客、被访公司、物业三方提升效率,提升用户体验。
人脸通行子系统更准确高效
传统通行系统具有人卡不一、卡片丢失、卡片易被破解复制、信息准确率没有保障等问题,而慧眼人脸识别系统下的人脸通行子系统不仅可以解放双手、速度快捷地完成通行管理任务,还能够明确责任、准确防伪,保证本人通行、不可替代的1性。
科葩慧眼人脸识别系统下的动态布控子系统能高速抓拍,同时采集比对15张人脸,主要有陌生人预警、VIP迎宾等功能。
出现安全问题,传统摄像头只能事后排查,而科葩动态布控子系统能做到陌生人预警,黑名单报警等功能,只要有非*人员或黑名单人员出现,后台即会发出预警,让安保人员能及时排查,防止安全事件发生。
VIP迎宾功能可以设置VIP名单,当重要宾客到访时,大屏幕上会弹出迎宾画面,为重要嘉宾带来尊贵的体验。
不得不承认,人脸识别技术比现有的基于ID入口系统更快、更强大、更安全。凭借其灵活的设计, 科葩慧眼人脸识别系统还为开发和整合更多的应用程序和服务提供了充足的空间,以满足您未来的安全访问和管理需求。
科葩X-Face慧眼人脸识别,助力行业应用智能化变革落地!
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(1)人脸检测(Detection):即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。
(2)人脸规范化(Normalization):校正人脸在尺度、光照和旋转等方面的变化。或者叫做alignment,人脸对齐,人脸校准
(3)人脸校验(Face verification ):采取某种方式表示检测出人脸和数据库中的已知人脸,确认两张脸是否是同一个人。
(4)人脸识别(Recognition):将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较,得出给你的脸是库里的谁。
2 人脸识别算法的框架
人脸识别算法描述属于典型的模式识别问题,主要有在线匹配和离线学习两个过程组成,如图1所示。
图1 一般人脸识别算法框架
在人脸识别中,特征的分类能力、算法复杂度和可实现性是确定特征提取法需要考虑的因素。所提取特征对终分类结果有着决定性的 影响 。分类器所能实现的分辨率上限就是各类特征间大可区分度。因此,人脸识别的实现需要综合考虑特征选择、特征提取和分类器设计。
3 人脸识别的发展历史及分类
人脸识别的研究已经有相当长的历史,它的发展大致可以分为四个阶段:
*阶段:人类早的研究 工作至少可追朔到二十世纪五十年代在心理学方面的研究和六十年代在工程学方面的研究。
J. S. Bruner于1954年写下了关于心理学的 The perception of people,Bledsoe在1964年就工程学写了Facial Recognition Project Report,国外有许多学校在研究人脸识别技术 [1],其中有从感知和心理学角度探索人类识别人脸机理的,如美国Texas at Dallas大学的Abdi和Tool小组 [2、3],由Stirling大学的Bruce教授和Glasgow大学的Burton教授合作的小组等 [3];也有从视觉机理角度进行研究的,如英国的Graw小组 [4、5]和荷兰Groningen大学的Petkov小组 [6]等。
第二阶段:关于人脸的机器识别研究开始于二十世纪七十年代。
Allen 和Parke 为代表,主要研究人脸识别所需要的面部特征。研究者用计算机实现了较高质量的人脸灰度图模型。这一阶段工作的特点是识别过程全部依赖于操作人员,不是一种可以完成自动识别的系统。
第三阶段:人机交互式识别阶段。
Harmon 和Lesk 用几何特征参数来表示人脸正面图像。他们采用多维特征矢量表示人脸面部特征,并设计了基于这一特征表示法的识别系统。Kaya和Kobayashi 则采用了统计识别方法,用欧氏距离来表征人脸特征。但这类方法需要利用操作员的某些先验知识,仍然摆脱不了人的干预。
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