人臉識(shí)別門禁系統(tǒng),結(jié)合人臉識(shí)別、人臉對(duì)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。
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(cè)、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(duì)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(duì)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(duì)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(Face Recognition)技術(shù)是一項(xiàng)非常重要的生物特征識(shí)別技術(shù)，同其它的生物特征識(shí)別技術(shù)(如指紋識(shí)別、步態(tài)識(shí)別和虹膜識(shí)別)相比，人臉識(shí)別具有簡(jiǎn)便性、非接觸性和不侵犯?jìng)€(gè)人隱私等特的優(yōu)點(diǎn)，這使得在近年來，人臉識(shí)別受到越來越多研究者的關(guān)注，特別是主成分分析方法(Principle Component Analysis, PCA)和線性鑒別方法(Linear Discriminant Analysis, LDA)在人臉識(shí)別中的應(yīng)用之后，人臉識(shí)別在日常生活應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大，如出入境檢查、門禁系統(tǒng)、安檢以及機(jī)場(chǎng)的安檢等方面。

人臉識(shí)別系統(tǒng)適用范圍： 公園、工廠、超市、小區(qū)廣場(chǎng)、會(huì)議中心、體育場(chǎng)館、學(xué)校、、住宅區(qū)、商業(yè)街、大型農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)等公眾活動(dòng)和聚集場(chǎng)所的重要部位，酒店（賓館）、餐飲、場(chǎng)所、辦公樓的大堂出、電梯和其他主要通道等室內(nèi)外范圍的錄像用途。
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(guó)內(nèi)、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業(yè)大學(xué)，德國(guó)漢堡工業(yè)大學(xué)，復(fù)旦大學(xué),交通大學(xué)等國(guó)內(nèi)外著 名高校建立緊密的技術(shù)合作關(guān)系。
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