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日照工地人行通道閘系統(tǒng)-冠宇現(xiàn)代放心選購(gòu)

濟(jì)南冠宇智能科技有限公司

經(jīng)營(yíng)模式：生產(chǎn)加工
地址：山東省濟(jì)南市歷城區(qū)大橋路西側(cè)零點(diǎn)物流以北濟(jì)南電子商務(wù)物流園2-312號(hào)
主營(yíng)：智能道閘,車牌識(shí)別系統(tǒng),人臉識(shí)別系統(tǒng),廣告門(mén),門(mén)禁系統(tǒng)

業(yè)務(wù)熱線:13864088976

產(chǎn)品詳情
聯(lián)系方式

產(chǎn)品品牌：冠宇現(xiàn)代
供貨總量：不限
價(jià)格說(shuō)明：議定
包裝說(shuō)明：不限
物流說(shuō)明：貨運(yùn)及物流
交貨說(shuō)明：按訂單
有效期至：長(zhǎng)期有效

日照工地人行通道閘系統(tǒng)-冠宇現(xiàn)代放心選購(gòu)：

山東道閘系統(tǒng),濟(jì)南車牌識(shí)別系統(tǒng),濟(jì)南通道閘擺閘廠家人臉識(shí)別系統(tǒng)以人臉識(shí)別技術(shù)為核心

，是一項(xiàng)新興的生物識(shí)別技術(shù)

，是當(dāng)今國(guó)際科技領(lǐng)域攻關(guān)的技術(shù)

。它廣泛采用區(qū)域特征分析算法

，融合了計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)與生物統(tǒng)計(jì)學(xué)原理于一體

，利用計(jì)算機(jī)圖像處理技術(shù)從視頻中提取人像特征點(diǎn)

，利用生物統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理進(jìn)行分析建立數(shù)學(xué)模型

，具有廣闊的發(fā)展前景

。2006年，美國(guó)已經(jīng)要求和它有出入免簽證協(xié)議的國(guó)家在10月26日之前必須使用結(jié)合了人臉識(shí)別的電子護(hù)照系統(tǒng)

，到 2006年底已經(jīng)有50多個(gè)國(guó)家實(shí)現(xiàn)了這樣的系統(tǒng)

。2012年4月

，鐵路部門(mén)宣布車站安檢區(qū)域?qū)惭b用于身份識(shí)別的高科技安檢系統(tǒng)人臉識(shí)別系統(tǒng)；可以對(duì)人臉明暗偵測(cè)

，自動(dòng)調(diào)整動(dòng)態(tài)曝光補(bǔ)償

，人臉偵測(cè)

，自動(dòng)調(diào)整影像放大

。

企業(yè)視頻展播

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視頻作者：濟(jì)南冠宇智能科技有限公司

人臉建模與檢索系統(tǒng)可以將登記入庫(kù)的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征

，并將其生成人臉模板（人臉特征文件）保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中

。在進(jìn)行人臉?biāo)阉鲿r(shí)（搜索式）

，將的人像進(jìn)行建模

，再將其與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有人的模板相比對(duì)識(shí)別，終將根據(jù)所比對(duì)的相似值列出相似的人員列表

。真人鑒別系統(tǒng)可以識(shí)別得出攝像頭前的人是一個(gè)真正的人還是一張照片。以此杜絕使用者用照片作假

。此項(xiàng)技術(shù)需要使用者作臉部表情的配合動(dòng)作。圖像質(zhì)量檢測(cè)圖像質(zhì)量的好壞直接影響到識(shí)別的效果

，圖像質(zhì)量的檢測(cè)功能能對(duì)即將進(jìn)行比對(duì)的照片進(jìn)行圖像質(zhì)量評(píng)估，并給出相應(yīng)的建議值來(lái)輔助識(shí)別

。

人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過(guò)攝像鏡頭采集下來(lái)

，比如靜態(tài)圖像

、動(dòng)態(tài)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(dāng)用戶在采集設(shè)備的拍攝范圍內(nèi)時(shí)

，采集設(shè)備會(huì)自動(dòng)搜索并拍攝用戶的人臉圖像

。人臉檢測(cè)：人臉檢測(cè)在實(shí)際中主要用于人臉識(shí)別的預(yù)處理

，即在圖像中準(zhǔn)確標(biāo)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(jié)構(gòu)特征及Haar特征等

。人臉檢測(cè)就是把這其中有用的信息挑出來(lái)

，并利用這些特征實(shí)現(xiàn)人臉檢測(cè)。主流的人臉檢測(cè)方法基于以上特征采用Adaboost學(xué)習(xí)算法，Adaboost算法是一種用來(lái)分類的方法

，它把一些比較弱的分類方法合在一起

，組合出新的很強(qiáng)的分類方法。人臉檢測(cè)過(guò)程中使用Adaboost算法挑選出一些代表人臉的矩形特征(弱分類器)

，按照加權(quán)的方式將弱分類器構(gòu)造為一個(gè)強(qiáng)分類器，再將訓(xùn)練得到的若干強(qiáng)分類器串聯(lián)組成一個(gè)級(jí)聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器

，有效地提高分類器的檢測(cè)速度。

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