3D人脸考勤机 供应3D人脸识别仪厂商

门禁系统的业务需求
（1）实现进出人员的身份严格鉴别，要严格防止监犯通过装扮、假扮、胁持、尾
随等手段从AB 门混出监狱，也要防止外部人员混入监狱从事非法活动；
（2）实现对进出监狱AB 门人员的所有进出过程都要有详细的记录，包括进出的
方式、时间、人员、面像识别认证结果等；
（3）实现干警值班人员、值班人员实时查看进出人员的及面像识别
认证结果信息。
（4）对进出监狱AB 门人员的所有进出过程都要有详细的记录，包括进出的方式、
时间、人员、面像识别认证结果等；
（5）对于试图恶意进出的事件分析并自动报警。同时还具有报警信号输入和控制
输出接口，可以接入报警信号。
四、
3D人脸识别仪优势
人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。
所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有

语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。
不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些的采集方式很容易被人察觉，从而较有可能被伪装欺。

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 人脸识别技术在实验室中心测试
二维识别与三维识别         验证效果

登记过程
认证机构新加坡外来检查站(ICA)测试单

登记过程
登记人数 ~ 1018
72% 人
45% 带眼镜
实验时间 – ,每天 ，一个月内

三维脸形登记结果
98.3% 自行登记
1.7% 需要操作员协助
0% 错误登记
3-5 秒/1 次识别
平均1 秒内能识别
结果: 二维 -- -- 三维 对析如图

2D 脸形识别
错误接受概率: 1.2%
错误拒绝概率: 9.79%
1/100 错误接受率, 近1/10 的错误拒绝率

3D 脸形识别
错误接受概率: 0.0047%
错误拒绝概率: 0.103%
47/1,000,000 错误接受率, 1/1000 错误拒绝率
ICA 测试结果
相同的时间和图像,三维脸形识别比二维脸形识别得到较好的结果.

三维脸形识别
能够成功地辨认识别, 每次, 99.7% of 参与者.
- 12 -
3 个星期后,参与者得到了验证
 识别速率 (1:1) 可以达到
ICA 公认基本参数

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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