人證核驗(yàn)一體機(jī)

據(jù)的生物識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)份額分析，酒店人臉識(shí)別一體機(jī)銷(xiāo)售，指紋識(shí)別占58%，其次是人臉識(shí)別占18%的份額，可見(jiàn)指紋和人臉識(shí)別技術(shù)的重要性。人臉與指紋生物特征識(shí)別及認(rèn)證技術(shù)在身份鑒別與人證同一性認(rèn)證領(lǐng)域的性，火車(chē)站人臉識(shí)別一體機(jī)銷(xiāo)售，決定了其具有廣闊市場(chǎng)應(yīng)用前景。人證通終端有助于防恐活動(dòng)、維護(hù)國(guó)家安全和社會(huì)穩(wěn)定，有利于提高工作效率，有效防范冒用他人以及變更等行為的發(fā)生。

人臉識(shí)別技術(shù)主要部分

一為前端人臉基于點(diǎn)頭，搖頭，張嘴，眨眼的檢測(cè)技術(shù)，酒店人臉識(shí)別一體機(jī)銷(xiāo)售，主要支持android、ios平臺(tái)，在前端通過(guò)眨眼、張嘴、搖頭、點(diǎn)頭等組合動(dòng)作，確保操作的為真實(shí)人臉

二為后臺(tái)人臉識(shí)別，該環(huán)節(jié)通過(guò)在基于點(diǎn)頭，搖頭，張嘴，眨眼的檢測(cè)技術(shù)環(huán)節(jié)取得整張人臉圖像后，再通過(guò)掃描識(shí)別，取到頭像后，將現(xiàn)場(chǎng)人臉與上的人臉進(jìn)行比對(duì)識(shí)別，判斷是否為同一張人臉。

基于點(diǎn)頭，搖頭，張嘴，眨眼的測(cè)技術(shù)技術(shù)可在移動(dòng)端平臺(tái)進(jìn)行運(yùn)算，提供android、ios平臺(tái)SDK；由于人臉比對(duì)算法的運(yùn)算量非常大，所以需部署在服務(wù)器端，目前支持windows、linux等主流平臺(tái)。

人臉識(shí)別一體機(jī)組成部分

人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

人臉圖像采集及檢測(cè)

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)，比如靜態(tài)圖像、動(dòng)態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像。

人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，山東人臉識(shí)別一體機(jī)銷(xiāo)售，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征等。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。

主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類(lèi)的方法，它把一些比較弱的分類(lèi)方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類(lèi)方法。

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