陜西DS K1T671MF人臉識別一體機代理常用解決方案,海康威視
2021-06-21
告別肉眼識別，人證核驗一體機
現在很多考試都仍然停留在肉眼識別人與身份的證件的一致性，存在著一定的誤差，可能會導致頂替的考試事件的發生。為了提高一些考試人證考試的速度與準確性，德生推出考試人證比對系統，助力考試考生人證比對，通過現場刷身份的證件+人臉識別+人證比對，確認考生身份。同時還能夠核對該考生的考場信息，避免跑錯考場！考生入場前先將身份的證件放在人證比對終端上，摘掉全部面部遮擋物，對攝像頭，只聽嘀的一聲，完成驗證、拍照，全程只需要1-3秒時間。這樣不僅節省考生入場時間，減少排隊現象，也可以準確有效識別考生是否為本人。有效減少人工識別身份的誤差性，防止頂替的考試現象的發生。
人臉識別一體機
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。
人臉識別一體機組成部分
人臉識別系統主要包括四個組成部分，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。
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。
人證識別系統的介紹
證件人臉識別系統采用新的人臉識別算法，結合新證件閱讀器應用技術，將人臉識別的多個核心算法人臉定位、人臉特征建模、人臉識別比對等進行了專門優化，支持特征值，空間，三維（多姿）多種比對算法，具有獲取方式直接隱蔽、人臉特征信息編碼數據量小、識別速度快、識別準確率高、拒識率低、甄別簡便、安全性高、使用簡便等特點，是一款能適應各種復雜環境的人臉識別高技術產品。
