人臉識別考勤其目的是在人群中，系統會自動捕捉人臉影像，進行對比識別人以自然的形態走過去，攝像頭會進行信息的抓拍和采集，發出相應的指令，進行動態人臉識別并進行與目標照片進行對比，完成對比過程并輸出人臉對比結果，幫助警方快速高消息的識別嫌疑人，大大提升警方辦案效率。　　動態人臉識別是不需要停駐等待，你只要出現在一定識別范圍內，無論你是行走還是停立，系統就會自動進行識別，也就是說，人以自然的形態走過去，攝像頭會進行信息的抓拍和采集，發出相應的指令，進行動態人臉識別。目前，隨著科學技術的不斷發展和進步，人像生物識別技術的日益成熟和完善，人像生物識別技術作為全球最前沿的生物識別技術及圖像處理技術，在當今社會公共安全防范、刑偵、技偵、網絡安全、金融安全等諸多領域將發揮著獨有的不可替代的作用，是人類社會科學技術發展與進步的里程碑。　　動態人臉識別算法。計劃應用于公安、航空、港口、海關、銀行、大型企事業單位、大型會議活動、高端會所、重要的街道、碼頭等場所的安全防范，將為當前復雜國內外安全形勢下的安全保衛、安全防范帶來革命性的變革。　　動態人臉識別算法。計劃應用于公安、航空、港口、海關、銀行、大型企事業單位、大型會議活動、高端會所、重要的街道、碼頭等場所的安全防范，將為當前復雜國內外安全形勢下的安全保衛、安全防范帶來革命性的變革。　　動態人臉識別的優勢　　（1）通過計算機視覺仿真人眼，符合人類的識別習慣。　　（2）不需要與設備直接接觸就能采集人臉圖像；　　（3）不需要專門配合采集設備，被采集者不易察覺，幾乎可以在無意識的狀態下就可獲取人臉圖像；　　（4）計算機仿真視覺準確率達到99%以上，而且不會疲勞，比人眼更加可靠。。

人臉識別SDK早在2001年，兩位計算機科學家PaulViola和MichaelJones就引發了計算機人臉檢測領域的一場革命經過多年的停滯，他們的突破是一種可以實時識別圖像中的面部的算法。實際上，所謂的Viola-Jones算法非常快速和簡單，很快就被內置到標準的傻瓜相機中。他們的部分訣竅是忽略面部識別中更加困難的問題，而只關注檢測。他們也只關注從正面看的面孔，忽略了從一個角度看到的任何面孔。鑒于這些界限，他們意識到鼻梁通常形成一條垂直線，比附近的眼窩更亮。他們還注意到眼??睛經常處于陰影中，因此形成了較暗的水平帶。因此，Viola和Jones構建了一種算法，該算法首先查找可能是鼻子的圖像中的垂直亮帶，然后查找可能是眼睛的水平暗帶，然后查找與臉相關的其他一般模式。由他們自己檢測，這些特征都沒有強烈暗示面部。但是當它們在級聯中一個接一個地被檢測到時，結果是圖像中的面部的良好指示。因此，這個過程的名稱：探測器級聯。

人臉識別考勤軟件　　　　特定算法下，需要設定一個閾值，作為判定相似的標準當相似度大于這個閾值時，表示匹配成功，否則表示匹配失敗。設定的閾值越高，誤識率約低，通過率也越低。　　　　單純講準確率是不恰當的。業內一般常用的是千分之一誤識率下的通過率或者拒絕率來描述算法的準確率。　　　　化妝、易容、整容、偏頭等對人臉識別的干擾　　　　如果我化妝、整容了，是不是人臉識別就不奏效了？如果我有意偏頭扭頭，通過人臉識別技術還能認出我順利完成身份驗證嗎？這些方法容易騙過人臉識別嗎？　　　　人臉識別系統主要依據人臉提取主要器官部位的輪廓關鍵點，并在關鍵點附近提取統計特征。這些方法更容易增加拒絕率，也就是人臉識別系統無法認定為本人。但是單純靠這些方法，很難把一個人識別為另外一個特定的人。　　　　人臉識別技術是基于面部圖像來進行識別，面部整形可能通過改動骨骼可能會造成面部的一定變化，但影響有限。　　　　如果在登記照片的時候化了濃妝，則容易掩蓋自身臉部特征，可能會提高誤識并增加拒識。與眼鏡類似，如果戴了眼鏡，會遮擋住面部特別是眼睛周圍的特征點，這部分特征在識別過程中所占權重比較大，可能導致系統無法識別。

人臉識別軟件進行人臉識別防偽技術的識別過程主要有三步驟，分別是：（1）建立人臉的面像檔案：這是進行人臉識別防偽的第一個步驟，主要是通過使用攝像機拍攝人的臉部，由采集單位的人員將采集到的人臉面像文件或根據照片制成面像文件后將其生成面紋編碼貯存起來，作為后續識別判斷人的身份的原始依據；（2）獲取當前的人體面像：當需要對人的身份進行識別驗證時，使用攝像機捕捉被檢驗者的實時面像，將當前的面像文件生成面紋編碼；（3）將當前的面紋編碼與檔案庫存的面紋編碼進行比對，通過人臉識別防偽技術和計算機系統進行智能自動識別比對后做出驗證是否為本人的判斷有著從業20年的防偽經驗，服務過多家知名企業，具有專利性的技術，對于防偽防竄貨有豐富的經驗，可以提供多種個性化的防竄貨解決方案，如有需要或希望得到進一步了解，可致電免費熱線電話：0755-88830778，將有專人為您提供詳細的咨詢和服務。。

人臉識別閘機人臉識別系統準確率和誤識率一般在多少？隨著科技水平的發展，基于人臉識別的門禁系統在社區、企業和院校的使用越來越廣泛現在有眾多安防設備的廠家進入到了這個領域，那么他們的人臉識別系統中準確率和誤識率有多少呢？人臉識別技術的衡量維度太多，但從技術比較，比如圖像比對級的1：1，1：N，N：N；衡量的標準和維度都不同。比如算法精確度上，國內國外的人臉識別技術大多數在開源OPENCV等開源庫上進行新規則添加（深度學習進行疊層運算），公司之間的識別正確率差異僅僅在小數點上，99.6%-99.7%提升效果并不明顯。人臉識別系統結構構成如圖所示使用方先將人員的照片傳輸到人臉識別系統主機中，前端攝像頭再采集到人像后傳輸到后臺，通過各自的軟件算法比對，實現人臉識別功能。就當前產品技術而言，除非面對人臉相似度極高或是3D仿真面具的情況下，各主流品牌的人臉識別準確率均在98%以上。14年人臉識別系統工程施工經驗，如果您對人臉識別系統系統工程有任何疑問或需求，請致電或在線咨詢！也可到我們的官網留言咨詢、官網：、我們7-24小時為您服務。。

常用的人臉識別攝像頭像素在200萬至400萬像素之間，根據不同廠家不同型號性能各有差異，不一定是像素越高越好另外在人流量較小的出入口采用一般靜態人臉識別即可，而在人流量較大的出入口的攝像頭就必需具備超寬動態，運動補償的功能，以保障人臉識別的準確率。人臉識別控制主機的主板性能同樣是影響人臉識別系統準確率的重要因素。因此，在選用人臉識別設備時，必需考慮到其主板的運算能力，存儲能力，環境適應能力這幾個方面的因素，配合其軟件算法，用以保障提高人臉識別系統的準確率。軟件因素是指人臉識別算法的提升與優化，人臉識別算法的原理是系統輸入一般是一張或者一系列含有未確定身份的人臉圖像，以及人臉數據庫中的若干已知身份的人臉圖象或者相應的編碼，而其輸出則是一系列相似度得分，表明待識別的人臉的身份。常用的人臉識別算法有4種基于人臉特征點的識別算法、基于整幅人臉圖像的識別算法、基于模板的識別算法、基于神經網絡進行識別的算法。通過對各類算法的進一步提升也是提高人臉識別系統準確率的重要方式。14年人臉識別系統工程施工經驗，如果您對人臉識別系統系統工程有任何疑問或需求，請致電或在線咨詢！也可到我們的官網留言咨詢、官網：、我們7-24小時為您服務。。

不僅如此，雙目深度防偽攝像頭應用了該企業自創的多光譜多重綠光活體防偽技術，可以部署在各類桌面或柜面的應用場合或整機設備，可廣泛應用于安防、金融、教育等諸多領域的身份識別核驗，十分方便雙目深度防偽攝像頭能夠有效防止被采集者通過偽裝進行識別和攻擊，有效提升人臉識別的安全性。有著從業20年的防偽經驗，服務過多家知名企業，具有專利性的技術，對于防偽防竄貨有豐富的經驗，可以提供多種個性化的防竄貨解決方案，如有需要或希望得到進一步了解，可致電免費熱線電話：0755-88830778，將有專人為您提供詳細的咨詢和服務。。

　　　　系統簡介　　　　卡口監控系統對道路交通狀況進行實時監測，對道路上的機動車進行檢測、抓拍、識別（機動車車牌）、前排司乘人員人臉特征圖/人臉特征參數的檢測和提取；將抓拍圖片、車牌識別結果上傳控制中心，控制中心內的計算機接收前端設備的數據，將數據處理后存入數據庫并進處理　　　　系統采用500萬高清視頻檢測方式對機動車道進行實時檢測，當有機動車通過時，高清500萬卡口一體機抓拍1~2張圖片，高清卡口一體機對圖片進行處理后，上傳至控制中心。　　　　目前，高清車輛及人員智能監測記錄系統采用了最新視頻識別、DSP嵌入式系統的技術，可對機動車輛進行準確檢測，輸出車輛的高清圖片以及車輛的相關信息，同時對車輛前排司乘人員進行人臉特征圖片、人臉特征參數的分析和提取。對車輛采用高清視頻抓拍方式，且將環境光照影響等各種干擾因素的影響最大程度地降低。　　　　系統采用基于IP的網絡接口，易于與其它設備接口，可針對各種路況進行靈活配置。控制中心管理計算機系統與各路口設備的連接采用星形拓撲結構，每個路口均可以通過網絡與控制中心系統直接連接，以傳輸車輛/人員信息和高清圖片。大幅度提高車輛/人員捕獲率和記錄有效率，得到用戶的廣泛好評。　　　　系統架構　　　　高清車輛及人員智能監測記錄系統由下列設備等構成：　　　　middot，系統前端設備（高清500萬卡口一體機、檢測/抓拍補光燈、網絡交換/傳輸設備）；　　　　middot，控制中心設備（網絡交換/傳輸設備、服務器）。　　　　系統功能　　　　高清車輛及人員智能監測記錄系統分為：車輛檢測/識別/記錄、交通參數采集/違章取證、人臉特征圖和人臉特征參數的檢測和提取、補光、數據傳輸、控制中心計算機等子系統。　　　　車輛檢測/識別　　　　基于視覺的車輛檢測技術被越來越多地應用于智能交通管理系統，可靠的車輛檢測技術是智能交通管理系統的重要部分。基于視覺的車輛檢測是非常具有挑戰性的，被檢測的車輛具有不同的速度、形狀、尺寸、角度和顏色，車輛的外觀還要受到車輛的姿態以及它周圍目標物的影響，同時車輛的遮擋和光照條件的不同也改變了車輛的整個外觀；基于車輛特征的車輛檢測，具有較好的適應性，能夠適應不同的道路交通環境，能有效促進車輛檢測系統提高檢測率和降低誤檢率。

6.在押罪犯面像管理系統：利用紅外人臉識別技術，將所有在押罪犯面像錄入系統數據庫，嚴密管理罪犯個人資料此系統安裝于偵查科，對所有在押罪犯進行人事資料管理，面像登記。3．整個門禁系統拓展圖v:shapetypeid=”_x0000_t75”coordsize=”2160021600”o:spt=”75”o:preferrelative=”t”path=”m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe”filled=”f”stroked=”f”v:shapeid=”_x0000_i1025”type=”_x0000_t75”style=‘width:488.25pt，height:365.25pt‘v:imagedatasrc=”file:///C:DOCUME~1ADMINI~1LOCALS~1Tempmsohtml101clip_image001.jpg”o:title=””/4．系統說明、配置介紹及實施流程4.1系統說明及配置介紹于監獄外大門安裝1套人臉識別門禁管理系統主機，外接1個人臉識別終端及1個讀卡器（采用雙攝像頭終端，彩色+紅外），另安裝一套身份證識別系統。1套人臉識別門禁管理系統主機，外接1個人臉識別終端及9個讀卡器（采用雙攝像頭終端，彩色+紅外）；安裝一套人臉識別IDVR，連接干警通道及家屬通道AB門外的攝像頭（IDVR的功能：除有DVR功能外，另有面像捕捉功能）；安裝8個報警盒矩陣，與門禁系統連接，并外接1000個柜子的柜鎖，達到自動彈出柜子方便換B卡。1套人臉識別門禁管理系統主機，外接1個人臉識別終端及5個讀卡器（采用雙攝像頭終端，彩色+紅外）；于偵查科（或其他科室）安裝1套人臉識別在押監獄面像管理系統主機，外接1個人臉識別終端（采用雙攝像頭終端，彩色+紅外）于總監控室安裝人臉識別服務器，用于備份數據，數據與考勤系統相配合，可進行人力資源管理，達成考勤；建立數據庫，所有人臉識別門禁子系統及在押監獄管理系統共用服務器同一數據庫，方便管理，以及及時共享信息。A門內側、B門外側及值班室或總監控室安裝緊急開門按鈕。在A門內側及B門外側值班室內部辦公桌邊或監控室安裝開門按鈕方便緊急需要時啟動該按鈕開門。）另外，由于緊急情況，例如，監獄監區內發生緊急情況，需要大量警力進入進入監區時，蝴蝶閘可保證常開或者常閉。此功能可用2種方式實現：A.如上所述，在值班室設置按鈕，可根據需要安裝帶密碼控制的按鈕，以防止他人闖入值班室惡意控制該按鈕。B.利用軟件管理控制功能，設置管理權限，實現蝴蝶閘的常開或者常閉。建議采用此方案。

人臉識別系統由哪些設備組成？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：1、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。2、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。人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并最終服務于特征提取的過程。系統獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。人臉圖像特征提取人臉識別系統可使用的特征通常分為視覺特征、像素統計特征、人臉圖像變換系數特征、人臉圖像代數特征等。人臉特征提取就是針對人臉的某些特征進行的。