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随着智慧城市的推行,如今很多小区开始采用人脸识别系统作为门禁,将它引入居民住宅区,可以发挥这样以下作用:
1.可控制各类人员进出
例如,住户张三的人脸信息经采集已在人脸信息数据库中备案,张三只需在楼宇门外的人脸识别镜头前进行识别(即“刷脸验证”),识别成功后,楼宇门即自动打开。
而访客李四,因未在人脸信息数据库中备案人脸信息,故刷脸验证将不成功,无法控制楼宇门打开。
2.住户无需随身携带门禁卡即可方便出入;
3.无关人员无法随意进出小区及楼宇,住户的安全更有保证;
4.可有效防止转租、转借等违规行为。
人脸识别门禁和传统门禁
随着智慧城市建设的步伐加快,生物识别、人工智能等新技术突破,人脸识别认证,智能化人脸识别门禁逐步替代传统门禁,人脸识别门禁系统逐渐被各个物业公司青睐。
传统门禁面临的问题
传统的门禁卡系统,用户在使用过程中一旦遗失门禁卡或者遗漏门禁卡,就会陷入无法通过门禁的尴尬。
指纹识别虽然说也是门禁卡中的一大进步,但是一旦出现使用者指纹破皮手湿、灰尘等情况,也照样不能通过门禁。
人脸识别门禁系统的优势
相较于以上两种门禁卡,人脸识别门禁系统的优势比较明显,基于人的面部特征进行识别,人脸识别门禁识别,不需要带卡,刷脸就可通行,所以人脸识别门禁系统越来越受欢迎。
随着技术的不断进步突破,马鞍山人脸识别,其上存在的问题将会迎刃而解,在未来,人脸识别门禁系统功能将会越来越强大,火车站人脸识别,应用也将会越来越广泛,提高来访者通行率的同时,将会为访客带来全新的体验。
人脸检测识别系统基于深度学习神经网络,具有成本低、检测快、准确率高、自动学习等优点 。解决方案支持私有部署,无需连入互联网也可以精准检测和识别人脸,真正的离线人脸识别系统。并且行业内提供灵活的开放接口,只需几行代码即可在原有的系统上实现人脸识别的功能,可以对接到商城系统、会员管理系统、一卡通系统、小程序、OA办公系统、ERP系统等任意系统。
第壹阶段(1950s—1980s)初级阶段
人脸识别被当作一个一般性的模式识别问题,主流技术基于人脸的几何结构特征。这集中体现在人们对于剪影(Profile)的研究上,人们对面部剪影曲线的结构特征提取与分析方面进行了大量研究。人工神经网络也一度曾经被研究人员用于人脸识别问题中。较早从事 AFR 研究的研究人员除了布莱索(Bledsoe)外还有戈登斯泰因(Goldstein)、哈蒙(Harmon)以及金出武雄(Kanade Takeo)等。总体而言,这一阶段是人脸识别研究的初级阶段,非常重要的成果不是很多,也基本没有获得实际应用。
第二阶段(1990s)高潮阶段
这一阶段尽管时间相对短暂,但人脸识别却发展迅速,不但出现了很多经典的方法,还出现了若干商业化运作的人脸识别系统,比如为的 Visionics(现为 Identix)的 FaceIt 系统。 从技术方案上看, 2D人脸图像线性子空间判别分析、统计表观模型、统计模式识别方法是这一阶段内的主流技术。
第三阶段(1990s末~现在)
人脸识别的研究不断深入,研究者开始关注面向真实条件的人脸识别问题,主要包括以下四个方面的研究:
1)提出不同的人脸空间模型,包括以线性判别分析为代表的线性建模方法,以Kernel方法为代表的非线性建模方法和基于3D信息的3D人脸识别方法。
2)深入分析和研究影响人脸识别的因素,包括光照不变人脸识别、姿态不变人脸识别和表情不变人脸识别等。
3)利用新的特征表示,包括局部描述子(Gabor Face, LBP Face等)和深度学习方法。
4)利用新的数据源,例如基于视频的人脸识别和基于素描、近红外图像的人脸识别。
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