北京施工电梯人脸识别 免人工操作

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  • 发货地:上海市嘉定区
关键词
北京施工电梯人脸识别
详细说明
配置液晶屏 内置后备电池 旋转支架 数量10000 分类人脸版/记录版/磁卡版/联网版/联网定制版 识别速度小于0.2S 容量默认20人,定制可达1000人 可售卖地全国 是否定做 规格齐全
上海融瑞环保科技有限公司位于国际金融中心--中国上海。公司是吊钩可视化、塔吊黑匣子、扬尘监测系统、塔吊监测系统、雾炮、塔机喷淋、工程洗轮机、指纹锁、人脸识别、风速仪等一系列环保设备的研发生产销售为一体的专业化公司,同时还与美国,日本有着技术合作,深厚的外资背景使公司获得了坚实的技术支持和雄厚的资金实力。 上海融瑞公司由上海复旦留美博士联合创办,致力于引进欧洲及日本的先进环保工艺和环保设备,为国内企业提供一体化的环保解决方案和世界尖 端技术。公司现已引进了日本先进的扬尘环境实时监测技术,同时结合上海强大的环保产业背景及装备优势,力争在环保产业中做到领军地位。公司将以领 先的环保设备和设计方案,以及在各种工业废水废气、大气、矿山、市政施工、建筑工程、公路铁路工程以及基础建设等领域的海外成功经验,为各种环保问题提供可靠的解决之道。 上海融瑞公司一直秉承“矢志碧水,一诺千金”的理念,集环保技术研发,环保产品研制、环境工程设计、施工建设,环保设施运营为一体,承接省市建筑工地施工现场扬尘环保一站式解决方案、以及工业水、气、声、渣的治理和循环经济运用,是独立进行商业运作,综合效益与社会效益并重的有限责任公司。 上海融瑞公司拥有一支强大的技术团队,技术人员来自国内、外高校,研究所;此外,公司还与东京工业大学,德国汉堡工业大学,复旦大学,交通大学等国内外著 名高校建立紧密的技术合作关系。依托国家的政策和扶持,为国内环保技术引进新型技术贡献力量。 借助于我们优 秀的技术团队以及丰富的海外资源,我们力争立足环保扬尘处理行业,实现纵横向产品多元化,技术多元化,大成套,一条 龙服务。
功能模块:
人脸捕获与跟踪
人脸捕获是指在一幅图像或视频流的一帧中检测出人像并将人像从背景中分离出来,并自动地将其保存。人像跟踪是指利用人像捕获技术,当指定的人像在摄像头拍摄的范围内移动时自动地对其进行跟踪。
人脸识别比对
人脸识别分核实式和搜索式二种比对模式。核实式是对指将捕获得到的人像或是指定的人像与数据库中已登记的某一对像作比对核实确定其是否为同一人。搜索式的比对是指,从数据库中已登记的所有人像中搜索查找是否有指定的人像存在。 
人脸建模与检索
系统可以将登记入库的人像数据进行建模提取人脸的特征,并将其生成人脸模板(人脸特征文件)保存到数据库中。在进行人脸搜索时(搜索式),将指定的人像进行建模,再将其与数据库中的所有人的模板相比对识别,终将根据所比对的相似值列出相似的人员列表。
真人鉴别
系统可以识别得出摄像头前的人是一个真正的人还是一张照片。以此杜绝使用者用照片作假。此项技术需要使用者作脸部表情的配合动作。
图像质量检测
图像质量的好坏直接影响到识别的效果,图像质量的检测功能能对即将进行比对的照片进行图像质量评估,并给出相应的建议值来辅助识别。
北京施工电梯人脸识别
主要功能特色包括:
1.灵活的系统扩展性
基于先进的分布式系统架构,支持动态扩充人脸匹配服务器,实现千万级甚至亿级海量人脸库的支持。
2.的人脸比对性能
单台人脸匹配服务器每秒可完成 2000 万人次实时比对,从人脸检测到人脸识别耗时不足 200ms。在百万人脸库规模下,人脸比对结果前 10 位的命中率在95%以上
3.对人脸的宽容度高,具备人脸姿态矫正功能,当人脸左右上下倾斜在 25 度以内时不会影响识别结果。
支持基于可见光环境下的人脸识别,人脸识别结果受光线变化影响小。
对于人脸的变化,包括表情、胡须、眼镜、发型、年龄等,算法均具有良好的适应性,不影响识别准确度。
4.支持移动终端
系统客户端可运行在基于 Android 或 iOS 的移动终端上,可通过移动终端进行实时人脸采集与人脸比对。
北京施工电梯人脸识别
人脸的识别过程
一般分三步:
(1)首先建立人脸的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人脸的面像文件或取他们的照片形成面像文件,并将这些面像文件生成面纹(Faceprint)编码储存起来。
(2)获取当前的人体面像。即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像,或取照片输入,并将当前的面像文件生成面纹编码。
(3)用当前的面纹编码与档案库存的比对。即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人脸脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化,具有强大的可靠性,从而使它可以从百万人中精确地辨认出某个人。人脸的识别过程,利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。
北京施工电梯人脸识别
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。
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