右旗人脸识别系统厂家-在哪能买到抢手的人脸识别系统
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右旗人脸识别系统厂家-在哪能买到抢手的人脸识别系统
宁夏鼎林工贸有限公司是一家专注于工程机械建筑机械系列产品的研发、生产、销售,主营产品人脸识别系统。以满足需求群体的需求为核心,宁夏鼎林工贸有限公司的人脸识别系统经过全体员工的不懈努力,使得产品抢手于宁夏;内蒙古乌海;陕西榆林;甘肃平凉、庆阳、武威、张掖,得到各地需求群体的称赞,在银川市有的度,为企业塑造了优异、可靠的形象。
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人脸识别初在20世纪60年代已经有研究人员开始研究,真正进入初级的应用阶段是在90年代后期,发展至今其技术成熟度已经达到较高的程度。
1991年,特征脸(Eigenface)算法被应用在人脸识别,实现了自动检测人脸。这项技术是霍普金斯大学的希洛维奇(Sirovich)提出,再由麻省理工学院(MIT)"连接科学"的创始主任亚力克斯彭特兰(Alex Pentland)发扬光大,彭特兰在2012年被《福布斯》评为"7个强数据科学家之一",获此殊荣的还有谷歌创始人拉里佩奇。
2000年以后,NIST研究院又在FERET项目基础上做了延伸,先后发起两个新项目FRVT和FRGC,FRVT是评估技术可用性,测试算法系统性能,为采购技术的相关部门提供检测报告。FRGC则是面向市场上的公司和团队,联合其他部门的定制化需求,发布竞标比赛,FRVT负责对接评估,帮助不同部门人脸识别系统的个性化要求。
2010年,随着Facebook加入人脸识别功能,人脸识别开始走向个人。从支付到美颜,互联网公司纷纷跟进,2017年苹果iPhone X发布人脸解锁功能,一空同时引爆了市场,如今人脸识别已经应用在了方方面面,短视频、直播这些每天都会高频出现在我们身边。整个发展过程可以分为机械识别、半自动化识别、非接触式识别及互联网应用阶段。
与其他生物识别方式相比,人脸识别优势在于自然性、不被察觉性等特点。自然性即该识别方式同人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。指纹识别、虹膜识别等均不具有自然性。不被察觉的特点使该识别方法不易使人抵触,而指纹识别或虹膜识别需利用电子压力传感器或红外线采集指纹、虹膜图像,在采集过程中体验感不佳。
人脸图像采集技术
在出入口控制、视频监控等安防领域中,人脸识别的环境是复杂多样的,各种光照条件会直接影响人脸图像的采集效果。因此有效的ISP图像采集技术是保证后续人脸识别效果的必要前提。以海思为代表的安防芯片厂家,在视频监控领域积累了多年的ISP图像处理经验,在各种逆光、低照、动态范围较大的场景下,都能较好地获取清晰的人脸画面。以索尼为代表的图像传感器厂家,以宇瞳为代表的镜头厂家,也提供了高质量的图像传感器和镜头方案,配合芯片ISP算法,保证了人脸图像的有效采集。此外,针对人脸等特殊目标,设计专门的人脸曝光算法,也是一个重要的技术发展趋势,一些有相关技术积累的安防厂家都采用了这种技术来增强人脸采集的图像处理效果。
2基于深度学习的人脸识别算法
传统的人脸识别技术,由于场景适应性较差,无法满足实际应用的要求,因此当时的人脸识别大都是在特定场合下使用,无法普及开来。随着深度学习的成熟和普及,将深度学习应用到人脸识别成为一个主流的技术趋势。基于深度学习强大的泛化能力和鲁棒性,人脸识别终于可以在更加广泛的应用领域中施展身手。基于深度学习的人脸检测算法,当前使用较多的有基于候选框的FasterRCNN、RFCN等算法,也有基于回归的YOLO、SSD等算法。经过近几年算法的优化迭代,这些算法在检测速度和检测精度上已经能够满足实时业务的需求。
3基于深度学习的人脸识别算法
深度学习相比传统算法优势明显,但是计算量也是非常大的。早期,深度学习只能在工作站或服务器平台上依赖强大的CPU来运行。随着英伟达强势介入深度学习领域,在GPU上运行深度学习成为一个主流趋势。而以英伟达TK1、TX1为代表的GPU模块的推出,在嵌入式设备上运行深度学习成为了可能。随后各种专用的深度学习加速模块开始普及,从而推进了深度学习在各种嵌入式终端设备的普及。
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人脸识别闸机是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并建立人脸特征模板。当已登记的人员从人脸识别机前走过,它会有语音提示“你好”或者人员的姓名表示考勤已成功。 而且,它还有拥有图像更新功能,若将正采取的图像作为di一人脸,存储的为第二人脸,如果di一人脸图像与第二人脸图像相一致,人脸识别考勤机将自动储存di一人脸图像来更新该第二人脸图像。该法可保持用户脸部图像的更新,降低了脸部外形改变对识别的影响,增加了识别的准确率。
由于每个人的这些特征都不相同,因此利用人体的这些生理特征可以准确地识别每个人的身份。
随着计算机技术的迅速发展,人们开发了指纹识别、声音识别、掌形识别、签名识别、眼纹(视网膜)识别等多种生物识别技术,目前许多技术都己经成熟并得以应用。
人脸检测分为参考模板、人脸规则、样本学习、肤色模型与特征子脸等方法。参考模板方法首先设计一个或数个标准人脸模板,然后计算测试样本与标准模板之间的匹配程度,通过阀值来判断是否存在人脸;人脸具有的结构分布特征,人脸规则即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样本是否包含人脸;样本学习则采用模式识别中人工神经网络方法,通过对人脸样本集和非人脸样本集的学习产生分类器;肤色模型依据人脸肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测;特征子脸将所有人脸集合视为一个人脸子空间,基于检测样本与其在子空间的投影之间的距离判断是否存在人脸。
正常来说,人脸识别闸机在安装的时候要注意不要强光对射,如果人脸识别闸机在安装的时候,后期遇到强光,在扫描人脸的时候会有些误差。人脸识别闸机的识别距离一般在0.5-5米之间,所以不会影响到通行的效率,能够提供各方面的人脸识别闸机的解决方案。
鼎林工贸在安防通信行业具有良好的形象,主营贸易的人脸识别系统主要具有防护的用途,在宁夏回族自治区颇为抢手。追求产品个性化、使用方便化、服务人性化是全体鼎林工贸员工的工作目标,每款人脸识别系统的推出都经反复试验和改进,不断提高质量,使产品更符合当地客户的要求,保障需求群体在使用中获得更大利益。
宁夏鼎林工贸有限公司自成立以来一直为广大需求群体提供优异的人脸识别系统。面对日益竞争激烈的市场,我们仍努力为客户提供各种良好的服务和工程机械建筑机械产品。为满足用户日益发展的需求,鼎林工贸不断追踪高新技术的发展,不断的充实、自我,面向市场,为需求群体提供成熟稳定的高新技术产品与解决方案,提供长期的、持续稳定的技术支持和客户服务。鼎林工贸地址是友爱街立达建材城10栋101,134,期待您的光临。
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