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參數
(5) 系統組網,分級管理
(6) 可追溯:自動保存所有通行記錄, 同時提供便捷的查詢統計功能。
(7) 平臺管理:自動返回前端核查結果到管理平臺,包含人臉I(yè)D、時間、照片、地點、現場狀態(tài)、現場實時監(jiān)控視頻,平臺支持任復查、導出或打印記錄,便于事后復查核實。
(8) 訪客登記與更新支持外來人員訪客提醒與訪客登記;遠程重啟、遠程管理、遠程更新;
(9) 金屬探測違禁物品,并分6區(qū)位報警。
(10)* 具有人臉識別預判斷安檢門、帶閘機和人臉識別系統的安檢門 省級以上證明文件。
人臉識別系統的研究始于20世紀60年代,80年代后隨著計算機技術和光學成像技術的發(fā)展得到提高,而真正進入初級的應用階段則在90年后期,并且以美國、德國和日本的技術實現為主;人臉識別系統成功的關鍵在于是否擁有尖1端的核心算法,并使識別結果具有實用化的識別率和識別速度;“人臉識別系統”集成了人工智能、機器識別、機器學習、模型理論、專家系統、視頻圖像處理等多種專業(yè)技術,同時需結合中間值處理的理論與實現,是生物特征識別的1新應用,其核心技術的實現,展現了弱人工智能向強1人工智能的轉化。
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。