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智慧人脸识别门禁风景无限好,迎来发展新天地
发布者:管理员   |   发布时间:2020-01-10   |   所属分类:行业动态   |   阅读次数:123

随着人工智能快速发展,智能交互逐渐给人们的生活带来了极大便利。为了改善传统门禁使用不便之处,出现一种基于人脸识别的智慧门禁系统。该系统拥有核心控制模块,采用蓝牙模块进行通信,后台建立数据库系统进行数据管理,通过人脸识别算法对用户进行身份信息验证,进一步实现对门禁的智能控制。人脸识别正确率可达 86%,识别所需平均时间约为 0.5s。系统应用场景多样化,通过调整系统内容,可应用于上班打卡、教室签到等其它场景,实用性强,具有推广价值。

西安百成电子科技有限公司成立于2007年,是一家专业致力于智慧人脸识别门禁系统生产销售、方案定制和技服务为一体的高新技术企业。伴随着国内城市建设步伐的加快,各类门禁系统也积极地向创新化、科技化、智慧化的方向转变,门禁的发展需要探索应用前沿信息技术,前沿技术可以使系统具备有效的运行方式、内部间相互关联性和智能化。今天,小编将和大家分享智慧人脸识别门禁都有哪些独特之处?

一、人脸识别预处理,由于人脸图像信息会受到噪声、光照以及头发等诸多因素的影响,所以在通过摄像头记录人脸图像进行特征提取的过程中,首先需要对人像信息进行预处理,还需要通过对有效信息加强的方式来减少影响因素对于人脸信息退化程度。为了避免光照因素对于人像信息提取影响,需要对样本进行照度梯度修正,也就是通过人脸图像的灰度值对于校正平面进行拟合,然后剔除这个平面。除此之外,为了保障人脸模式的一致性,还可以对人脸图像的统计特征进行进一步的归一化处理,通过几何归一化来保障人脸图像的特征点位置的一致性,灰度统一化能够尽可能减弱光照因素对于人脸图像的影,一般通过光线补偿的方式来处理人脸图像。

二、人脸特征提取,人脸作为一个柔性体,能够从人脸图像中提取很多的特征,因此表征人脸的原始特征对应高维空间中的数据。假如直接地处理这些高维的数据,实际的计算量是非常庞大的,所以在进行人脸识别活动之前,在人脸特征提取过程中进行降维,也就是通过将高维图像投影到低维空间内,同时这个低维空间的信息已经能够实现人脸特征的识别以及分类工作。简单来讲,特征提取的目标就是尽可能在降低特征空间维数的基础上,来对识别信息进行保留进而实现有效的分类。

三、身份识别,在人脸识别时,通过特征对模块进行提取之后,分类器按照模块提取的特征向量实现分类,通过这样的方式确定来访者的身份。具体来讲,人脸识别是建立在特征提取的基础上的,通过一定的分类策略,将来访者的人脸特征和数据库中的人脸信息进行对比识别,进而对来访者的身份信息进行判断。

智慧人脸识别门禁系统并不只限于在小区内使用,通过改变系统内容,公司打卡签到、学校上课签到等非门禁式验证场景也可应用。如果您对相关产品感兴趣,欢迎您随时拨打热线电话:029-88224879


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