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2021-06-21
人證查驗一體機
來訪人訪問當天在人證合一驗證機上刷一下新身份的證，驗證機自動保存身份的證信息并提取身份的證圖像，刷證件的同時攝像頭自動拍照。系統后臺將訪客身份的證圖像與現場拍攝圖像進行比對，比對成功后，可自動開門禁或通道進入訪問。用戶可根據實際需要選擇是否打印訪客單。本系統采用新人臉識別算法，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。
人臉識別一體機
大家都知道人臉識別設備，還有攝像頭，可以監控，做人臉識別門禁系統，人臉識別人行通道閘機，方便人員的出入口管理，這些其實都是人臉識別技術應用的一小部分。人臉識別一體機是通過人臉識別驗證實現開門功能的門禁一體機，人臉識別門禁一體機需要門禁電源和門禁開關及門禁鎖三者相互配合。人臉識別門禁一體機具有主動捉捕人臉的功能，刷一刷臉就可進門，無需動手刷指紋或者輸密碼，做到使用的人性化。
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。
人證識別系統的系統背景
隨著社會經濟的快速發展，各種身份的證件造假技術不斷地提高，各企事業單位在招聘用人、訪客來訪驗證確認等工作上對辨別來人與其身份的證件上是否真的是同一個人的難度大大增加，給企業帶來很大的安全隱患，因此各單位的辨別身份的證件照片與人臉對照的技術，成為安保工作中較為重要的環節之一。目前各單位身份的辨別，只處在證件的驗證真偽上，在現今的社會條件下，此種辨別方式已明顯不能滿足不斷變化的安全管理需要。
