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广州新造镇人脸考勤门禁系统供应,提供一条龙服务,经验丰富

2019-11-12 06:02:01 339次浏览

价 格:面议

功能特点

1.采用人脸关键区域定位的方法,其准确度高,安全性好。

2. 一般采用专用双摄像头,属于准三维人脸识别技术,识别性能大大

超过二维人脸识别,算法复杂度远低于三维人脸识别。

3.识别性能不受环境光线的影响,可靠性好。

4.可通过U盘上传用户姓名列表,下载门禁考勤记录以及照片。

5.可通过TCP/IP网络设置设备状态,以及上传下载信息;网络通讯数据加密。

6.自然性,识别方式和人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。

7. 完全非接触,可避免细菌传染,更加健康卫生。

8.语音提示,真人发声提示面像是否验证成功。

9.可独立使用,无需连接电脑,即可完成人员登记、人脸考勤、存储记录等功能。

人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数 特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。

基于几何特征的人脸识别方法

人脸由眼睛、鼻子、嘴巴、下巴等部件构成,正因为这些部件的形状、大小和结构上的各种差异才使得世界上每个人脸千差万别,因此对这些部件的形状和结构关系的几何描述,可以做为人脸识别的重要特征。这种方法思想很好,但是存在两个问题,一是能量函数中各种代价的加权系数只能由经验确定,难以推广,二是能量函数优化过程十分耗时,难以实际应用。 基于参数的人脸表示可以实现对人脸显著特征的一个高效描述,但它需要大量的前处理和精细的参数选择。同时,采用一般几何特征只描述了部件的基本形状与结构关系,忽略了局部细微特征,造成部分信息的丢失,更适合于做粗分类,而且目前已有的特征点检测技术在精确率上还远不能满足要求,计算量也较大。因此,这些算法识别速度快,需要的内存小,但识别率较低。

基于局部特征分析的人脸识别方法(Local Face Analysis)

主元子空间的表示是紧凑的,特征维数大大降低,但它是非局部化的,其核函数的支集扩展在整个坐标空间中,同时它是非拓扑的,某个轴投影后临近的点与原图像空间中点的临近性没有任何关系,而局部性和拓扑性对模式分析和分割是理想的特性,似乎这更符合神经信息处理的机制,因此寻找具有这种特性的表达十分重要。基于这种考虑,Atick提出基于局部特征的人脸特征提取与识别方法。这种方法在实际应用取得了很好的效果,它构成了FaceIt人脸识别软件的基础。

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