骏裕隆智能三维人脸识别机,全新骏裕隆智能3D人脸识别机操作简单

骏裕隆智能三维人脸识别机,全新骏裕隆智能3D人脸识别机操作简单

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。
Morphology 3D 人脸识别机 由Morpho 公司开发制造的脸形识别仪是世界上部真正的三维脸形识别仪，它运用了专利的光学，目标定向与影像追踪技术，和高速运算能力的识别演算法建立脸部的三维计量学与摄像追踪系统，这个系统通过获取与处理三维脸形资料方面的创新，使其得以提供实时准确的脸形识识别，并因此取得了业内的地位！ 快速、便捷及安全的门禁功能. 在人员通道处控制矿工进入生产区域及限制区域，Morpho 公司的三维脸形读头解决方案是在保持高安全性的前提下，人员可以迅速、便捷的通过认证，进入安全等级较高的矿井，智能大厦、工厂、机构等重要区域；可以安心的知道，只能被授权的人员才能进入受限制区域，以保护人员安全及统计人员，便于事后追踪； 的比对算法  在 1 秒钟内完成认证  可快速区分双胞胎  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，可以存贮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，密码及人脸识别来实现人员验证的方便性及安全性；

监狱监所AB生物识别门禁信息系统 功能特色 1 基于SQL 数据库，系统支持CS 与BS 混合架构的数据访问 2 人员基本信息采集登记，利用二代阅读器自动读取信息，无需人工输入繁琐信息 3 CPU 卡依照国密3 基本标准进行安全加密 4 系统支持一键与一键解锁功能 5 系统引入3D 人脸识别应用，识别与管理双胞胎人员，快速识别身份，速度小于1 秒 6 系统支持AB 门互锁联动，实时语音提示与报警信息上传 7 系统支持远程摄像机视频抓拍与图像对比 8 系统状态实时功能： 管理员通过计算机对所有门、道闸的和开关状态，面像识别系统身份识别状态进行实时，可以实时地显示所有门的开关状态，进出记录包含、姓名、号码、所属部门、面像识别比对结果、是否允许通过、通道道闸的代号等信息； 值班室及干警值班室分别有两个监视显示屏幕用于进出人员信息显示和面像识别比对显示，值班室的信息显示屏显示AB 门及道闸的进出人员信息，干警值班室的显示屏显示示AB 门及道闸的进出人员信息。 /干警值班人员可根据及面像识别认证信息验证进出人员合法性； 9 联动面像识别比对识别认证功能：通过联动面像识别比对子系统进行身份识别认证，并返回识别比对结果。 10 实时电子屏幕显示功能：能够在电脑上显示进出区实时信息，并对在区各种人员进行分类统计，通过实时画面在屏幕中显示出来。软件还应具备查询功能，能够通过人员姓名或部门查询某人或者某一类人的进出区信息。软件还应具备查询功能，除在软件界面显示近20 个记录可随时查询外，还应能通过各种自定义查询 人员进出情况。 11 警务人员分布与在岗人员自动值岗排班：通过分析各区域的门禁记录，分析统计各区域的警力人数。要求软件可以对各部门需到岗人数进行设置，如到岗人数未达到设置的标准，则自动用红色字体提示。有实时上班名单列表，列表中需对迟到、早退、旷工、换班的名字用不同颜色加以区分。

3D三维人脸识别仪 功能特点： 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；

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℃
3D人脸识别仪功能特点： 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 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，大可以存储6万个人脸模板 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。

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，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超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人脸识别仪在司法监狱的应用，有效鉴别双胞胎。
3D三维脸形识别仪是世界上首部真正的三维脸形识别仪，它运用了了专利的光学、目标定向与影像追踪技术，和高速运算能力的识别演算法建立脸部的三维计量学与摄影追踪系统，这个系统通过获取与处理三维脸形资料方面的创新，使其得以提供实时准确的脸形识别，并因此取得了同业的地位。 三维脸形识别系统特有的比对引擎与演算法，及近红外光即时三维表面扫描的运用，使高速准确的识别成为可能。传统门禁系统中的身份验证存在着严重的安全性隐患，如、的和盗用、不正当的转借、 遗失等问题。问题的根本是由于这些传统的身份认证技术并不是真正的对人本身的认证，而只是对 或某种物品的认证。生物识别是利用人体生物特征进行身份认证，避免了传统身份验证存在的严重的安 全性隐患。人们已经发展了手形识别、指纹识别、面部识别、发音识别、虹膜识别等多种生物识别技术。 目前市场上用得较多的是接触式的指纹识别和手形识别。人脸识别技术是非接触式识别、使用方便，而且准确率高、识别速度快，深受金融行业、公狱、行业、边境管制等对保安要求较高的行业欢迎。 Morpho推出了个突破性的3D（三维）人脸生物识别技术和产品。因为人的脸部并不是平坦的，所以3D人脸识别技术的算法比2D(二维)的算法有更高的度。远远其他的人脸识别产品，在业界创造了地位。3D人脸识别技术适用于度要求高的门禁控制、司法监狱、边境管制、电子和等。
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，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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