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人脸识别SDK可广泛适用于企业、银行、金融机构、监狱等多种场所的门禁应用ldquo，辨脸通人脸识别门禁机系列，专门针对广大企业、学校实验室的门禁应用量身定制。它采用行业领先的人脸识别技术，提取人脸特征，作为身份识别的依据，从而提供安全的、便捷的人员通行管理解决方案。ldquo，辨脸通人脸识别具有如下特性：u性:每个人都有一张脸，且无法被复制，仿冒，因此安全性更高。u2、自然性好:人脸识别技术同人类（甚至其它生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同，其他生物特征如指纹、虹膜不具备这个特征。u3、简单方便:无需携带卡识别速度快，操作简单便捷u4、非接触性:无需接触设备，不用担心病毒的接触性传染既卫生，又安全三、系统设计3.1、系统组成该系统由硬件设备（人脸识别终端、门禁控制器、门铃、电锁等），控制管理软件（人脸识别实时监控、人脸识别门禁考勤管理系统）组成。v:shapeid=”_x0000_i1028”type=”_x0000_t75”style=‘width:480pt，height:312.75pt‘v:imagedatasrc=”file:///C:DOCUME~1ADMINI~1LOCALS~1Tempmsohtml101clip_image008.jpg”o:title=”大学实验室人脸识别门禁2（加水印）”/v:shapeid=”_x0000_i1029”type=”_x0000_t75”style=‘width:459.75pt，height:283.5pt‘v:imagedatasrc=”file:///C:DOCUME~1ADMINI~1LOCALS~1Tempmsohtml101clip_image009.jpg”o:title=”大学实验室人脸识别门禁3（加水印）”/1.配置方式Oslash，每个实验室大门设置1个门禁通道，所有进入实验室的人员必须进行身份验证，识别成功后方可进入。Oslash，实验室中的每个小实验室都设置一套人脸识别系统，采用刷卡+人脸识别模式，对部分可进入小实验室的人员进行身份登记，从而授权进入。Oslash，所有人脸识别系统通过网口连接到本地局域网Oslash，在数据服务器（PC）上安装A1考勤系统，并连接到局域网2.用户账号共享Oslash，每一个需要考勤用户通过固定一个/几个人脸识别终端系统进行人脸模板录入Oslash，录入的模板通。

人脸识别考勤软件然后点击ldquo，员工管理mdash，gt，ldquo，导入mdash，gt，ldquo，从设备导入mdash，gt，ldquo，查询设备中所有员信息将员工信息从设备接收下来mdash，gt，ldquo，全部保存免责声明:凡注明来源本网的所有作品，均为本网合法拥有版权或有权使用的作品，欢迎转载，注明出处。非本网作品均来自互联网，转载目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。。

即时通讯审计系统　　　　5、流量事件检测系统　　　　对每个路口进行流量统计，对每个路口的流量超过路口报警流量的数据进行统计分析可以将所有路口和行驶方向进行自定义组合，将路口和方向组合方式进行过往车辆流量的统计。　　　　6、人脸特征参数处理/人像比对　　　　服务器可接收多台前端设备传回的人脸小图，进行人脸特征参数提取并将人脸小图、对应的特征向量入库。在标准配置条件下，单台服务器可达到：35人脸/秒的处理能力。　　　　检测出来的人脸图像，并经过图像预处理、模型调整定位、图像标准化等系列操作，最终通过对标准化图像进行特征提取，获得特定的便于机器识别、分类的人脸描述特征。　　　　middot，图像处理：人脸定位，关键点定位，特征提取，特征矢量化等；　　　　middot，特征提取：提取人脸特征并生成6.4K字节/人的特征文件；　　　　middot，信息存储：保存每张人脸图像、特征文件以及位置、时间、通道信息。　　　　人脸比对服务器负责将已存入数据库的人脸数据信息与目标人脸图片加以比对，并获得最终比对结果。在标准配置条件下，比对速率200万次/秒。　　　　把当前处理模型特征与预设后台模型库中的个体特征作逐一比对，分别获得比对相似度得分，接着把得分数值按降序排序，最后保留相似度分值最高的一系列相关个体，并将此作为系统的输出结果。　　　　middot，支持多种格式的人脸图像数据输入；　　　　middot，人脸尺寸不小于80times，100像素；　　　　middot，实现数据库数据的批量导入，实现比对结果的批量输出；　　　　middot，服务器为标准配置时，比对速度200万次/秒；　　　　middot，匹配精度可根据需要设置；　　　　middot，输出数据与输入数据相比，数量下降1.5个数量级时，准确率为98%。。

人脸识别访客系统他们利用近年来在一种称为深度卷积神经网络的机器学习上取得的进步我们的想法是使用大量带注释的示例数据库来训练多层神经网络，在这种情况下，从多个角度拍摄人脸照片。为此，Farfade和co创建了一个包含200000张图像的数据库，其中包括各种角度和方向的面部以及另外2000万张没有面部的图像。然后他们在50000次迭代中以128个图像批量训练他们的神经网络。结果是一种算法，即使在部分遮挡的情况下也可以从各种角度发现面部。它可以非常地在同一图像中发现许多面部。该团队称这种方法为DeepDenseFaceDetector，并称它与其他算法相比较。ldquo，我们使用其他基于深度学习的方法评估了所提出的方法，并表明我们的方法可以获得更快，更准确的结果，他们说。更重要的是，他们的算法在颠倒时能够更好地识别面部，其他方法还没有完善。并且他们说，使用包含更多颠倒面的数据集可以做得更好。ldquo，我们计划使用更好的采样策略和更复杂的数据增强技术，以进一步提高所提出的检测遮挡和旋转面部方法的性能。

人脸识别闸机为了使人脸识别防伪性能更强，一家企业开发出了双目深度防伪摄像头双目深度防伪摄像头可以让人脸识别在更多不同的环境条件下正常识别。双目深度防伪摄像头采用可见光和近红外双摄像头设计，可以在一秒内完成识别，提供双动态的高清晰度图像，具有强大的光线处理能力和环境适应性，因此该双目深度防伪摄像头可以在强光、弱光和逆光等不同的光线条件环境下获取可以进行人脸识别的人脸图像。不仅如此，双目深度防伪摄像头应用了该企业自创的多光谱多重绿光活体防伪技术，可以部署在各类桌面或柜面的应用场合或整机设备，可广泛应用于安防、金融、教育等诸多领域的身份识别核验，十分方便。双目深度防伪摄像头能够有效防止被采集者通过伪装进行识别和攻击，有效提升人脸识别的安全性。有着从业20年的防伪经验，服务过多家知名企业，具有专利性的技术，对于防伪防窜货有丰富的经验，可以提供多种个性化的防窜货解决方案，如有需要或希望得到进一步了解，可致电免费热线电话：0755-88830778，将有专人为您提供详细的咨询和服务。。

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　　（2）不需要与设备直接接触就能采集人脸图像；　　（3）不需要专门配合采集设备，被采集者不易察觉，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像；　　（4）计算机仿真视觉准确率达到99%以上，而且不会疲劳，比人眼更加可靠。

随着安防监控应用的成熟，各平台的技术标准、开发接口等越来越统一，安防头部厂商占据先发优势，率先建立解决方案平台，阿里云、特斯联等安防平台已搭建完成，长尾企业进一步兼容标准，从而推动行业进入成熟期，而在技术、资金、商业模式上无法站稳脚跟的企业将快速被市场淘汰。

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