人臉識(shí)別門禁系統(tǒng),結(jié)合人臉識(shí)別、人臉對比、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)實(shí)現(xiàn)身份交叉驗(yàn)證,協(xié)助社區(qū)管理人員確認(rèn)用戶身份。據(jù)了解,由于人臉的直觀性和不易被復(fù)制的特性,人臉識(shí)別門禁系統(tǒng)可以有效阻攔陌生人隨意進(jìn)出社區(qū),盡可能降低社區(qū)安全事故發(fā)生的頻率,強(qiáng)化社區(qū)安防體系。
隨著人臉識(shí)別技術(shù)的飛速發(fā)展,人臉識(shí)別門禁的優(yōu)化更進(jìn)一步。目前智之屋人臉識(shí)別技術(shù)的識(shí)別率已不受化妝技術(shù)、人像照片、模型、白天黑夜等外在因素影響。陌生人想要憑借偽裝進(jìn)入社區(qū)大門難如登天。

人臉圖像特征提?。喝四樧R(shí)別系統(tǒng)可使用的特征通常分為視覺特征、像素統(tǒng)計(jì)特征、人臉圖像變換系數(shù)特征、人臉圖像代數(shù) 特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進(jìn)行的。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進(jìn)行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識(shí)的表征方法；另外一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的表征方法。
基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來獲得有助于人臉分類的特征數(shù)據(jù)，其特征分 量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。

人臉識(shí)別系統(tǒng)主要包括四個(gè)組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預(yù)處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識(shí)別。

人臉識(shí)別主要的特點(diǎn)是利用人的臉部特征作為一種身份辨識(shí)的方式，通過采集含有人臉的圖像或視頻流，自動(dòng)對圖像或視頻中的人臉進(jìn)行檢測定位、圖像預(yù)處理、特征提取和匹配識(shí)別過程，達(dá)到識(shí)別不同人身份的目的。因此，利用人臉識(shí)別技術(shù)的這個(gè)特點(diǎn)可以在不同場合中實(shí)現(xiàn)各種各樣的智能化應(yīng)用。
公司擁有一支強(qiáng)大的技術(shù)團(tuán)隊(duì),技術(shù)人員來自國內(nèi)、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學(xué)，德國漢堡工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
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