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產品人臉識別系統
人臉識別門禁系統,結合人臉識別、人臉對比、物聯網等技術實現身份交叉驗證,協助社區管理人員確認用戶身份。據了解,由于人臉的直觀性和不易被復制的特性,人臉識別門禁系統可以有效阻攔陌生人隨意進出社區,盡可能降低社區安全事故發生的頻率,強化社區安防體系。
隨著人臉識別技術的飛速發展,人臉識別門禁的優化更進一步。目前智之屋人臉識別技術的識別率已不受化妝技術、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入社區大門難如登天。
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。人臉特征提取，也稱人臉表征，它是對人臉進行特征建模的過程。人臉特征提取的方法歸納起來分為兩大 類：一種是基于知識的表征方法；另外一種是基于代數特征或統計學習的表征方法。
基于知識的表征方法主要是根據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據，其特征分 量通常包括特征點間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構成，對這些局部和它們之間結構關系的幾何描述，可作為識別人臉的重要特 征，這些特征被稱為幾何特征。基于知識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。
人臉識別主要的特點是利用人的臉部特征作為一種身份辨識的方式，通過采集含有人臉的圖像或視頻流，自動對圖像或視頻中的人臉進行檢測定位、圖像預處理、特征提取和匹配識別過程，達到識別不同人身份的目的。因此，利用人臉識別技術的這個特點可以在不同場合中實現各種各樣的智能化應用。
公司擁有一支強大的技術團隊,技術人員來自國內、外高校，研究所；此外，公司還與東京工業大學，德國漢堡工業大學，復旦大學,交通大學等國內外著 名高校建立緊密的技術合作關系。
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