监所应用识别双胞胎信息 原装3D人脸识别仪出售

智能面像识别门禁系统人员进出AB 门流程需求，在进出人员办理智能卡及面像特征入库后的流程：
 进区流程
进入人员 A 门外读卡器刷A 卡—>值班人员验证进入人员身份—>值班人员开门A 门—>进入人员通过A 门至道闸前并启动面像识别认证—>道闸打开，人员通过—> 进入人员将A 卡交给值班人员换B 卡—>进入人员B 门内读卡器—>干警值班人员手动开B 门—>进入人员通过B 门进入区。
 出区流程
出区流程与进区流程相反。
3D 人脸识别仪基本技术参数
 
尺寸  355 x 132 x 116 mm 
认证方式  1：1或者1：N 
模板容量  6万个人脸模板 
登录事件储存  100,000个事件 
认证方式  脸形/卡＋脸形/＋脸形 
联网方式  TCP/IP, RS232 
Wiegand接口 2个端口（输入/输出），支持韦根26/34/64等格式 
LCD          4英寸彩色显示屏 
声音与界面  中英文语音 
工作电压  24VDC 
工作温度  0℃～35℃

人脸识别，是基于人的脸部特息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。


技术特点
传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。
迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经**了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能**过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。
人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：
非强制性：用户不需要配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；
非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；
并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；
除此之外，还符合视觉特性：“以貌识人”的特性，以及操作简单、结果直观、隐蔽性好等特点。

3D三维人脸识别仪
功能特点： 

出色的比对算法 
• 在1秒钟内完成认证  
• 可区分双胞胎   
• 使用40000个数据点进行匹配 

使用方便 
• 带安全帽，留胡须均不影响认证效果； 
• 日夜均可使用 
• 免接触 － 无磨损又卫生  
• 4英寸彩色屏方便人员定位  
• 认证后的语音及画面提示 

易于安装 
• 嵌入式平台，包括处理单元及生物认证单元  
• 门禁功能设计－ IP联网方式  
• 支持现有的门禁控制器及读卡器 － Wiegand，RS232，RS422或者RS485  

大容量 
• 每台机人数2000人以下，可采用1：N方式，1秒内完成认证 
• 认证采用1：1模式，可以存储6万个人脸模板  
• 10万条事件信息  

多种认证模式 
• 可以结合IC卡，及人脸识别来实现人员验证的方便性及安全性；

技术流程
人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。
人脸图像采集及检测
人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。
人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。
主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。
人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些能代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。
人脸图像预处理：对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果，对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰，往往不能直接使用，必须在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言，其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。

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