濟(jì)南德滿金科公司的產(chǎn)品包括：山東門禁、山東考勤、智能停車管理收費(fèi)系統(tǒng)、人行通道閘設(shè)備、電梯控制、濟(jì)南門禁、濟(jì)南考勤、路障機(jī)破胎器、智能升降柱設(shè)備，人臉識(shí)別系統(tǒng)。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攝像鏡頭采集下來，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，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，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。主要應(yīng)用：持證人身份核實(shí)、電子、電子商務(wù)、移動(dòng)設(shè)備訪問控制等。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算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。人臉檢測(cè)過程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。

濟(jì)南德滿金科公司的產(chǎn)品包括：山東門禁、山東考勤、智能停車管理收費(fèi)系統(tǒng)、人行通道閘設(shè)備、電梯控制、濟(jì)南門禁、濟(jì)南考勤、路障機(jī)破胎器、智能升降柱設(shè)備，人臉識(shí)別系統(tǒng)。人臉識(shí)別主要特點(diǎn)：● 直觀性、非接觸性；● 有效杜絕；● 工控級(jí)組件，確保設(shè)備安全、可靠；● 一體機(jī)設(shè)計(jì)，接上電源即可獨(dú)立進(jìn)行認(rèn)證核驗(yàn)；而人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)即是把人臉識(shí)別技術(shù)和門禁系統(tǒng)緊密聯(lián)系，經(jīng)過對(duì)人臉的甄別做為門禁打的鑰匙，同期也是做為進(jìn)出考勤有力依據(jù)。● 強(qiáng)大的檢索功能，可按條件導(dǎo)出各種格式的數(shù)據(jù)；● 比對(duì)速度快（＜2s），識(shí)別準(zhǔn)確率高（＞99%），應(yīng)用環(huán)境光，實(shí)施成本低，市場(chǎng)應(yīng)用潛力廣；● 特有的圖像處理技術(shù)可大幅提升在惡劣識(shí)別環(huán)境下（如背光、光線不足等環(huán)境）的識(shí)別率。

人臉識(shí)別開發(fā)工作的幾個(gè)步驟：人臉圖像采集及檢測(cè)，檢測(cè) :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，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及哈爾特征等，人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。人臉圖像預(yù)處理，基于人臉檢測(cè)的結(jié)果，對(duì)圖像進(jìn)行處理，為后面的特征提取服務(wù)，系統(tǒng)獲取的人臉圖像可能受到各種條件的限制和隨機(jī)干擾，需要進(jìn)行縮放、旋轉(zhuǎn)、拉伸、光線補(bǔ)償、灰度變換、直方圖均衡化、規(guī)范化、幾何校正、過濾以及銳化等圖像預(yù)處理。人臉圖像特征提取，就是將人臉圖像信息數(shù)字化，將一張人臉圖像轉(zhuǎn)變?yōu)榈囊淮當(dāng)?shù)字(一般稱為特征向量)。這些對(duì)技術(shù)的要求越來越高，既要求數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，又要保證數(shù)據(jù)的安全性，人臉識(shí)別在這方面大有可為，作為行業(yè)的主力軍，企業(yè)的技術(shù)實(shí)力與創(chuàng)新能力決定著整個(gè)產(chǎn)業(yè)的走向，任何一點(diǎn)點(diǎn)技術(shù)的創(chuàng)新都可能帶來行業(yè)的變革。例如，對(duì)一張臉，找到它的眼睛左邊、嘴唇右邊、鼻子、下巴等位置，利用特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等提取出特征分量，終把相關(guān)的特征連接成一個(gè)長(zhǎng)的特征向量。