石家庄施工电梯人脸识别
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- 产品规格:
- 发货地:上海市嘉定区嘉定镇街道
关键词
石家庄施工电梯人脸识别
详细说明
普遍应用
人脸识别系统其实是台特殊的摄像机,判断速度相当快,只需要0.01秒左右,由于利用的是人体骨骼的识别技术,所以即使易容改装,也难以蒙过它的眼睛。而且“人脸识别系统”具有存储功能,只要把一些具有潜在危险性的“重点人物”的“脸部特写”输入存储系统,重点人物如擅自闯关,就会在0.01秒之内被揪出来,同时向其他安保中心“报警”。另外,某些重要区域如控制中心只允许特定身份的工作人员进出,这时候面部档案信息未被系统存储的所有人全都会被拒之门外。
与此前的指纹识别系统相比,人脸识别系统有很多的改进。指纹技术的使用寿命不如人脸识别系统,使用成本也高于人脸识别系统。由于沾水、沾汗、沾灰,还有传感器只能在室内使用等原因,指纹识别系统在露天户外使用的可能性很小。而用于人脸识别的摄像机一天24小时都可工作,**它不侵犯**,第二它是很安全的,无论室内还是户外均可使用。人脸识别系统意味着每个人的脸上都贴着名字,外人看不见,但监控系统能看得见。包括外国人,从踏入中国的一瞬间,他的图像和个人资料就会进入电脑的控制中心,不管在什么地方出现,都可认出此人。而且被观察的人不知道有设备在监视他,起到了科技**、文明**的功能。
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器官模板,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/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。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。
人脸识别系统通常由以下构建模块组成:
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置,如果有人脸,就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点,在简单的 2D 对齐情况中,即为寻找*适合参考点的*佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化,即将人脸的姿势调整到正面向前。
人脸表征。在人脸表征阶段,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,这也被称为模板(template)。理想情况下,同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配。在人脸匹配构建模块中,两个模板会进行比较,从而得到一个相似度分数,该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
施工电梯人脸识别器指纹锁是一款针对施工电梯升降机、塔机、起重机机械安全启动控制的设备,由于施工现场人员繁杂,施工机械设备容易被无证不合格人员操纵,极易造成安全施工,而开发生产的一种安全防范产品。
人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。2006年,美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子护照系统,到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿, 人脸追踪侦测,自动调整影像放大。
产品特点:
集安全监测预警,黑匣子,拍照,身份识别,人数识别等多项功能于一体。
**的检索性能
在任意的多检索条件组合情况下,再现系统的响应时间均小于 0.1 秒,检索准确率高于 92%,漏检率低于 10%。
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。
自动语音播报系统,在系统出现危险,电梯启动运行时,电梯达到目标层时均会自动发出语音播报系统,提醒司机和乘客;
问:人脸识别技术小知识?
答:人脸识别技术是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。这一系列相关技术,通常也称为肖像识别技术,采用摄像机采集包含人脸的图像,并自动检测和跟踪图像中的人脸,从而对检测到的人脸进行人脸检测比较。传统的人脸识别技术主要基于可见光图像,这也是一种常见的识别方法。简单说,这是一个让电脑认出你的过程。
人脸识别技术主要是基于人脸图像特征的提取和比较。面部识别系统搜索提取的面部图像的特征数据并将其与存储在数据库中的特征模板进行匹配,并且当人脸与输入的信息吻合时输出匹配结果。
将待识别的人脸特征与获取的人脸特征模板进行比较,根据人脸识别技术判断人脸的身份信息。该过程分为两种类型:一种是确认,即一对一的图像比较过程,另一种是识别,即一对多的图像匹配和比较过程。
理论的面部识别具体包含搭建人脸识别技术的一连串有关技术性,包含面部图象收集、面部精准定位、面部识别归一化处理、真实身份确定及其真实身份搜索等;而范畴的面部识别专指根据面部开展真实身份确定或是真实身份搜索的技术性或系统软件。
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人脸识别系统其实是台特殊的摄像机,判断速度相当快,只需要0.01秒左右,由于利用的是人体骨骼的识别技术,所以即使易容改装,也难以蒙过它的眼睛。而且“人脸识别系统”具有存储功能,只要把一些具有潜在危险性的“重点人物”的“脸部特写”输入存储系统,重点人物如擅自闯关,就会在0.01秒之内被揪出来,同时向其他安保中心“报警”。另外,某些重要区域如控制中心只允许特定身份的工作人员进出,这时候面部档案信息未被系统存储的所有人全都会被拒之门外。
与此前的指纹识别系统相比,人脸识别系统有很多的改进。指纹技术的使用寿命不如人脸识别系统,使用成本也高于人脸识别系统。由于沾水、沾汗、沾灰,还有传感器只能在室内使用等原因,指纹识别系统在露天户外使用的可能性很小。而用于人脸识别的摄像机一天24小时都可工作,**它不侵犯**,第二它是很安全的,无论室内还是户外均可使用。人脸识别系统意味着每个人的脸上都贴着名字,外人看不见,但监控系统能看得见。包括外国人,从踏入中国的一瞬间,他的图像和个人资料就会进入电脑的控制中心,不管在什么地方出现,都可认出此人。而且被观察的人不知道有设备在监视他,起到了科技**、文明**的功能。
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器官模板,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/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。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。
人脸识别系统通常由以下构建模块组成:
人脸检测。人脸检测器用于寻找图像中人脸的位置,如果有人脸,就返回包含每张人脸的边界框的坐标。如图 3a 所示。
人脸对齐。人脸对齐的目标是使用一组位于图像中固定位置的参考点来缩放和裁剪人脸图像。这个过程通常需要使用一个特征点检测器来寻找一组人脸特征点,在简单的 2D 对齐情况中,即为寻找*适合参考点的*佳仿射变换。图 3b 和 3c 展示了两张使用了同一组参考点对齐后的人脸图像。更复杂的 3D 对齐算法(如 [16])还能实现人脸正面化,即将人脸的姿势调整到正面向前。
人脸表征。在人脸表征阶段,人脸图像的像素值会被转换成紧凑且可判别的特征向量,这也被称为模板(template)。理想情况下,同一个主体的所有人脸都应该映射到相似的特征向量。
人脸匹配。在人脸匹配构建模块中,两个模板会进行比较,从而得到一个相似度分数,该分数给出了两者属于同一个主体的可能性。
施工电梯人脸识别器指纹锁是一款针对施工电梯升降机、塔机、起重机机械安全启动控制的设备,由于施工现场人员繁杂,施工机械设备容易被无证不合格人员操纵,极易造成安全施工,而开发生产的一种安全防范产品。
人脸识别系统以人脸识别技术为核心,是一项新兴的生物识别技术,是当今国际科技领域攻关的高精尖技术。它广泛采用区域特征分析算法,融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体,利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点,利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型,具有广阔的发展前景。2006年,美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子护照系统,到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月,铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿, 人脸追踪侦测,自动调整影像放大。
产品特点:
集安全监测预警,黑匣子,拍照,身份识别,人数识别等多项功能于一体。
**的检索性能
在任意的多检索条件组合情况下,再现系统的响应时间均小于 0.1 秒,检索准确率高于 92%,漏检率低于 10%。
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。
自动语音播报系统,在系统出现危险,电梯启动运行时,电梯达到目标层时均会自动发出语音播报系统,提醒司机和乘客;
问:人脸识别技术小知识?
答:人脸识别技术是一种基于人脸特征信息的生物识别技术。这一系列相关技术,通常也称为肖像识别技术,采用摄像机采集包含人脸的图像,并自动检测和跟踪图像中的人脸,从而对检测到的人脸进行人脸检测比较。传统的人脸识别技术主要基于可见光图像,这也是一种常见的识别方法。简单说,这是一个让电脑认出你的过程。
人脸识别技术主要是基于人脸图像特征的提取和比较。面部识别系统搜索提取的面部图像的特征数据并将其与存储在数据库中的特征模板进行匹配,并且当人脸与输入的信息吻合时输出匹配结果。
将待识别的人脸特征与获取的人脸特征模板进行比较,根据人脸识别技术判断人脸的身份信息。该过程分为两种类型:一种是确认,即一对一的图像比较过程,另一种是识别,即一对多的图像匹配和比较过程。
理论的面部识别具体包含搭建人脸识别技术的一连串有关技术性,包含面部图象收集、面部精准定位、面部识别归一化处理、真实身份确定及其真实身份搜索等;而范畴的面部识别专指根据面部开展真实身份确定或是真实身份搜索的技术性或系统软件。
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