南平施工电梯人脸识别设备厂家 电梯人脸识别

系统运作
2012年4月，铁路部门公布招标公告，对京沪高铁安检区域人脸识别系统工程进行公开招标，上海虹桥站、天津西站和济南西站三个车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统。
业内人士透露，现在有的人脸识别技术在抓取出人脸后，会把焦点对准眉骨到下颚这一倒三角区域，找出该区域的数千个点位，这些点位组成一套数学模型，通过复杂的数学方式计算人脸的相似度，因此准确度很高。
2012年11月，武汉公安正构建一套高精准人脸识别系统，建成后能在1秒钟内比对1亿次图像，瞬间可辨认嫌疑人。这套系统主要通过安装在城市道路路口、两侧以及公交车上的25万个视频探头进行图像采集。视频监控将捕捉到的人像，与后台数据中犯罪嫌疑人面部特征进行精确比对，可在几秒内锁定犯罪嫌疑人。这套系统将在明年3月投入实战应用。
目前，武汉警方已建成以信息采集、分析研判、信息指导行动三项机制以及视频监控系统和地理信息系统为支撑的动态信息化警务系统。
三峡秭归县于2011年8月启动“人脸识别系统”，建立了退休人员动态信息库。每年9月至次年3月进行退休人员资格认证。截止到2012年12月10日完成离退休人员认证8135人，其中，网上视频认证194人。
2012年11月底，全市所**关事业经办机构都启用人脸识别系统进行领取养老金资格建模认证工作，2013年5月底完成初次建模工作。若**过期限没有进行身份验证的离退休人员，社保管理系统将会自动停发其养老金。建模成功后，退休人员可以就近通过互联网和摄像头自行完成身份认证。

人脸识别系统以人脸识别技术为**，是一项新兴的生物识别技术，是当今**科技领域攻关的**技术。它广泛采用区域特征分析算法，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2006年，美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子护照系统，到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿， 人脸追踪侦测，自动调整影像放大。
人脸识别系统具有广泛的应用：人脸识别出入管理系统、人脸识别门禁考勤系统、人脸识别监控管理、人脸识别电脑安全防范、人脸识别照片搜索、人脸识别来访登记、人脸识别ATM机智能视频报警系统、人脸识别监狱智能报警系统、人脸识别RFID智能通关系统、人脸识别公安罪犯追逃智能报警系统等等。
适用范围： 公园、工厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、医院、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位，酒店（宾馆）、餐饮、娱乐场所、办公楼的大堂出入口、电梯和其他主要通道等室内外范围的监控录像用途。

施工电梯人脸识别目前的应用已经相当广泛了，现在很多**施工线程都配备了这一“高科技”，虽然项目部门在前期的投入成本可能会较高了，但是后期安全性提高了，事故发生率低了，其实对工程的总体是有很大帮助的。

技术原理：
人脸识别内容
人脸识别技术包含三个部分：
(1)人脸检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
(2)人脸跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
(3)人脸比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存储若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人脸识别技术的**实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间**1秒。

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