重慶人臉識別之改項目的優勢

改項目的優勢

     ? 環境適應性強

　　適應室內多種光線環境，白天黑夜都能準確識別

　　? 識別精度高，誤識率低

　　   產品識別率達到99.9%，識別速度小于1S。

24小時不間斷工作

　　   采用輔助光源技術支持24小時不間斷工作，受面部表情及飾物影響小

　　?支持多種數據傳輸

　　支持TCP/IP和USB數據導入/導出

　　性能穩定，節能環保

　　采用高性能、低功耗DSP處理器，注冊以后可以wq脫機操作，系統經過長期運行檢測，性能穩定；

　　防拆報警

　　設備在非法拆卸時會自動報警。

　　系統時間對時功能

　　一鍵設置產品顯示時間和電腦時間同步。

　　系統升級簡單

　　支持U盤和軟件對產品進行系統升級

關于人臉識別的解決方案

智慧銀行人臉識別解決方案，以用戶體驗為中心，依托智能動態人臉識別人證核實管理系統、人臉識別酬勤記錄系統、尊享身份管理系統、門禁管理系統、視頻預警系統等技術支撐，打造gaq、更便捷的智慧金融fu務體系。

智慧銀行人臉識別解決方案以用戶體驗為中心，依托智能動態人臉識別人證核實管理系統、人臉識別酬勤記錄系統、尊享身份管理系統、門禁管理系統、視頻預警系統等技術支撐，打造gaq、更便捷的智慧金融fu務體系。實現柜臺實名開胡、遠程實名開胡、實名支付等人證核實，智能門禁，智能勤，訪客記錄，貴賓識別，理財信息廣告精準推送等系列尊享fu務，確保資金交易安全、管理優化，業務便捷、fu務周到，是銀行拓寬業務領域，重塑fu務流程，提升fu務品質，增強市場競爭力的重要手段。

方案架構

方案特點

高準確度，離線工作：世界的算法，徹底解決跨年齡問題、小圖片識別問題，無需連接公安訪問證件大圖，也可以{bfb}識別證件真偽、是否本人。

黑名單預警，門禁控制：sc黑名單預警、白名單自動識別開門，有效保障客戶人身財產安全。

分級管理，人臉查詢：由于采集數據小，存儲沒有壓力，采用前端、終端、平臺三級存儲，方便事后快速查詢、數據備份。二次業務辦理時，可快速識別。

快速識別，語音提示：獨創的人臉識別算法，最快0.2秒判定是否本人，組合多種識別模式滿足不同場景使用需求。可配合額外的語音播報，讓識別者易操作、快速通過。

可見光線，多人識別：基于深度學習的可見光人臉識別技術，對環境要求不高，滿足各種有光線條件使用，符合人眼習慣，同時可以識別10人以上。

系統組網，數據分析：成熟產品系統級應用解決方案，讓每一個識別設備都是數據采集終端，為大數據分析、事件預警、事故預防提供有效數據。

人臉識別的主要流程是什么

人臉識別系統主要bao括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。人臉圖像采集及檢測人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態圖像、動態圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。

當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。

人臉圖像中bao含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，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，組合出新的很強的分類方法。

人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些最能表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權tp的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。人臉圖像預處理人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終fu務于特征提取的過程。

系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要bao括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉圖像特征提取：人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像數特征等。

人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于數特征或統計學習的表征方法。基于知識的表征方法主要是根據人臉器館的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數據，其特征分量通常bao括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識的人臉表征主要bao括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉圖像匹配與識別人臉圖像匹配與識別：提取的人臉圖像的特征數據與數據庫中存儲的特征模板進行搜索匹配，通過設定一個閾值，當相似度超過這一閾值，則把匹配得到的結果輸出。人臉識別就是將待識別的人臉特征與已得到的人臉特征模板進行比較，根據相似程度對人臉的信息進行判斷。這一過程又分為兩類：一類是確認，是一對一進行圖像比較的過程，另一類是辨認，是一對多進行圖像匹配對比的過程。