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人臉識別門禁識別常用指南「在線咨詢」
2020-03-11





人臉識別門禁的特點有:

首先不用制作門禁卡,節省費用的同時也避免了用卡人的攜帶問題。 其次人臉識別更加安全可靠,不用擔心卡片丟失被人使用的問題。 人臉識別也有方便快捷,易于管理等有點。

人臉識別門禁的精準度和人臉識別技術先進與否、人臉門禁應用場景、當天的環境(比如光線)、人臉門禁硬件設備都有關系,重中之重技術問題。

相比傳統的門卡,人臉識別門禁系統更加的安全,因為門卡在配鑰匙的店鋪可隨意復刻,而門卡如此容易被復刻,讓不少市民感到擔憂,這樣等于小區門禁系統如同虛設。而人臉識別門禁系統利用的是人臉的唯1匹配性,具有先天的安全優勢。





人臉識別門禁機是采用當今國際科技領域高精技術——人臉識別技術(融合了計算機圖像處理技術與生物統計學原理于一體),利用計算機圖像處理技術從視頻中提取人像特征點,利用生物統計學的原理進行分析并建立人臉特征模板。 ...

人臉識別門禁系統更安全、更便捷、更智能。人臉識別門禁系統解決了老式門禁刷咔容易被復刻所帶來的安全隱患問題;人臉識別門禁系統,具有主動捕抓人臉的功能,刷一刷臉就可進門,無需動手、刷指紋或者輸密碼,做到使用的人性化。

智能門禁系統是通過視頻云進行人臉識別的,是必須有聯網功能 ; 門禁系統在識別出預設人臉時,能夠正常打開門,如果識別到非名單的人臉,則會將信息發送到戶主手機上; 面部識別門禁系統也能夠通過密碼及指紋開門,支持多種開門方式。







人臉識別的發展歷史

第壹階段(1950s—1980s)初級階段

人臉識別被當作一個一般性的模式識別問題,主流技術基于人臉的幾何結構特征。這集中體現在人們對于剪影(Profile)的研究上,人們對面部剪影曲線的結構特征提取與分析方面進行了大量研究。人工神經網絡也一度曾經被研究人員用于人臉識別問題中。較早從事 AFR 研究的研究人員除了布萊索(Bledsoe)外還有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。總體而言,這一階段是人臉識別研究的初級階段,非常重要的成果不是很多,也基本沒有獲得實際應用。

第二階段(1990s)高潮階段

這一階段盡管時間相對短暫,但人臉識別卻發展迅速,不但出現了很多經典的方法,還出現了若干商業化運作的人臉識別系統,比如為知名的 Visionics(現為 Identix)的 FaceIt 系統。 從技術方案上看, 2D人臉圖像線性子空間判別分析、統計表觀模型、統計模式識別方法是這一階段內的主流技術。

第三階段(1990s末~現在)

人臉識別的研究不斷深入,研究者開始關注面向真實條件的人臉識別問題,主要包括以下四個方面的研究:

1)提出不同的人臉空間模型,包括以線性判別分析為代表的線性建模方法,以Kernel方法為代表的非線性建模方法和基于3D信息的3D人臉識別方法。

2)深入分析和研究影響人臉識別的因素,包括光照不變人臉識別、姿態不變人臉識別和表情不變人臉識別等。

3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度學習方法。

4)利用新的數據源,例如基于視頻的人臉識別和基于素描、近紅外圖像的人臉識別。







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