#市面上人脸识别闸机原来都是出自北京西莫罗# 人脸识别闸机定制_贴吧热议吧_百度贴吧
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嗯 跟旷视、汉柏人脸识别系统的都有合作，做过的人脸识别摆闸上图片看看
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为兴趣而生，贴吧更懂你。或人脸识别闸机
人脸闸机不再局限在机场、地铁等地方做检票使用，而是更多地营运在高档写字楼、图书馆、影剧院、工厂企业、会展中心、体育场馆、旅游景点等，为您提供了一个快速、平滑、高效的双方向可控通道。汉柏人脸闸机完美大气的外形，满足了大多数室内建筑设计的实用、美观需要。
极致的工业设计创造人脸业界巅峰
&&&&&&& 几乎每一个设计元素我们都在探索极限。更尊贵的体验，更便捷的使用，更舒适的质感，更通透的金属光泽，更富线条美的侧边&&所有细节都精雕细琢。
&&&&&&& 汉柏人脸识别闸机，以国际一流工业设计水准精心设计，追求极致品质、创新设计、处处与众不同，产品让用户心旷神怡、甚为惊叹。
FACELIGHT DIA智慧光源：
&&&&&&& 国际先进的全数字智能灯光控制技术。针对人脸识别场景的实际状况，依据人体工程学中的视觉理论，采用DIA管理（Dynamic lighting adjustment）。满足人脸识别要求的同时也大幅降低了电耗，节约有功电耗达70％以上。
BDC融合算法：
&&&&&&& 基于 BIG DATA下的Deep Learning 的Convolution Neural Network卷积神经网络人脸识别算法简称BDC
汉柏融合人脸识别算法包括人脸检测、关键点定位、特征提取、匹配识别等功能模块：
Binocular Recognition双目识别：
&&&&&&& 基于利用仿生学模拟人眼视觉，双目视觉基于视差原理对图像进行重构，利用bdc人脸识别算法进行识别。实践证明通过融合双目视觉(Binocular vision)实现是获取更好的立体信息，从而在识别时更具高效。
双向识别：
&&&&&&& 单机在保证速度和准确率的同时，还可智能识别人员进出方向，满足进出双向的人员认证管理要求，既降低成本，有效节省空间。高端独特的设计使它能够适用于各种通道监控环境，可进行单通道及多通道的安装，实现与大多数门禁控制系统搭配使用功能。
&&&&&&& 人脸闸机不再局限在机场、地铁等地方做检票使用，而是更多地营运在高档写字楼、图书馆、影剧院、工厂企业、会展中心、体育场馆、旅游景点等，为您提供了一个快速、平滑、高效的双方向可控通道。汉柏人脸闸机完美大气的外形，满足了大多数室内建筑设计的实用、美观需要。
&&&&&&& 非接触人脸识别：非接触性采集：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像。
&&&&&&&&非接触喷码识别：是利用某种与物体表面仿生互相作用的物理现象，用光来获取物体表面的三维坐标信息。
&&&&&&& 非接触证卡识别：非接触性读卡：通过无线电波的传递来完成数据的读写操作。
人脸防伪：
&&&&&&& 1.利用图像纹理区分。
&&&&&&& 2.人脸生物活性检测。
&&&&&&& 3.三维立体检测
&&&&&&& 4.多光谱图像分析。
&&&&&&& 基于步态模式追踪的多人检测算法的防尾随通道。
&&&&&&& 杜绝社会上伪造、盗用、冒用他人身份信息现象。人脸实名制业务将从根本上保证通行安全、出行安全、交易安全和实现社会管理的目的。
实名管理-人员安全
&&&&&&& 以二代证基础上的人脸实名制业务将从根本上保证通行安全、出行安全、交易安全和实现其他社会管理的目的。杜绝社会上伪造、盗用、冒用他人身份信息进行违法犯罪的情况。
实时交互-网络安全
&&&&&&& 汉柏在系统脱机处理能力提高的同时，发挥汉柏网络安全领导者优势，系统网络的安全固若金汤。
主互多点-数据安全
&&&&&&& 多点集群：多机服务器组成一个集群，可以快速部署在服务器上，同时可以灵活地设置接管策略。
云网互联：
&&&&&&& 国内首创汉柏生物识别应用运营平台完美融合可实施的基础平台部署能力，全面支撑在互联网上的生物识别产品应用运营能力，使客户可以专注于其自身的核心研发能力。
&&&&&&& ●&领先的产品管理平台
&&&&&&& ●&提供灵活的云化定制
&&&&&&& ●&专业的运维服务
&&&&&&& ●&丰富的营销手段
军工级材质
&&&&&&& 精选12mm军工级奥氏体304不锈耐酸合金钢，耐高温800度，具有韧性高、耐腐蚀性、耐热性、低温强度、机械性能良好。按照美国ASTM标准生产出来的不锈合金钢。
军品级部件要求
&&&&&&& 所有部件一次冲压成型(One Stamping forming)，因人脸闸机产品的外形设计复杂，整机经过50多道合金加工工序，复杂零件的拉伸采用双动拉深压力机精确冲压。
航空级水切割工艺
&&&&&&& 用来切割一些难以加工的材料。切口小、不产生裂痕、不产生热变形或微裂缝、不需要二次加工，可进行全方位的切割，航空行业被广泛应用。
超越工业级标准
&&&&&&& 磁力研磨：突破传统震动抛光理念，采用磁场特有的能量传导不锈钢针磨材产生高速旋转运动，达到高效率的去除毛刺、毛边、峰边、使产品表面及内部同时除毛刺、抛光、洗净，产品品质直线提升。一次性完成精密零件表面及内孔去毛刺并达光亮。
&&&&&&& 镜面抛光：采用航空级的镜面抛光工艺进行抛光，要求处理均匀一致，并避免过抛和再划伤。
&&&&&&& 世界顶级显卡芯片厂商英伟达(NVIDIA)的专为人工智能和神经网络设计的定制处理器。配备了192个CUDA核心，在图形处理方面的性能非常强大。
&&&&&&& 利用bdc人脸识别算法，实现对人脸的精确定位，将识别速度和识别精度双双提高到一个新高度，在标定姿态下，正确识别率达到99.99%，达到国际先进水平。
&&&&&&& 在微秒级进行人脸识别。在几乎不停顿的状态下自动通过，满足高速通人脸识别的应用需求。特别适合人流量大的地方，实现有序通行。
&&&&&&& 军标检测标准甄选原件，军品级极限环境测试，7*24H不间断极限测试。我们用高要求、高质量保证了高性能，最终实现连续无障碍使用&9000H。
&&&&&&& 个人合法身份验证成为现今社会生活和出行中重要的环节，代表身份的授权载体，常用的有：身份证、车票、证件卡、条码或二维码等等，通过人脸识别与授权载体进行生物绑定，实名活体验证，彻底杜绝替代、伪证等恶劣现象。汉柏人脸闸机可以灵活设置识别模式，满足不同应用场景的不同验证要求。
&&&&&&& 二代证读取与真伪判别，二代证内存储照片与闸机前的活体人脸进行特征比对，通过人证合一验证通过后存档并自动开闸放行。
人证票合一
&&&&&&& 二代证读取与真伪判别，票据读取与真伪判别，进行票证合一验证，二代证内存储照片与闸机前的活体人脸进行特征比对，通过人员、证件、票据合一验证通过后存档并自动开闸放行。
&&&&&&& 卡片读取与真伪判别，读取卡内或与卡绑定的人员照片和人员信息，人员照片与闸机前的活体人脸进行特征比对，通过人卡合一验证通过后存档并自动开闸放行。
&&&&&&& 条码读取与真伪判别，读取条码内或与条码绑定的人员照片和人员信息，人员照片与闸机前的活体人脸进行特征比对，通过人码合一验证通过后存档并自动开闸放行。
&&&&&&& 安检管理：火车站、高铁站、地铁站、长途汽车站等
&&&&&&& 实名管理：政府机构、金融机构、社保机构、涉密机构等
&&&&&&& 出入管理：楼宇大厦、写字楼、景区、展览馆、博物馆、社区、别墅等
&&&&&&&&&&&&& 规格
人脸识别闸机
1：1和1：N
64位&& Windows 7、Windows Server 2008&&
双目镜头模组
50～500LUX
人脸采集率
姿态要求内可达到99%
正确识别率
大于99.9%，误识率小于0.1%
最高25帧/秒
1000万次/秒
介于0～1之间， 推荐0.65
平面旋转:-30&～30&&&&&&&&&&&&&&&&&& 俯仰变化:-15&～15&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&& 侧身偏转:-30&～30&
JPEG、JPEG 2000、BMP\GIF\PNG等常见的Windows图像文件格式
人脸图像较清晰，不因镜头散焦或运动而模糊；无墨镜、口罩等遮挡
人脸照片双眼间距不小于50个像素
1200mm*300mm*1000mm
身份证/条形码/二维码/人脸识别
权限/常开/常关（可设置）
40～60人/分钟
10万条记录
大于2000000次
大于500000次
双目镜头模组（可见光和近红外）
LCD7寸屏幕
CPU：Corei7 3.5GHZ,内存：4GB 硬盘100GB
40℃～70℃
相对湿度为5%至95%
室内/室外雨蓬内
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人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。
　　(1)几何特征的人脸识别方法
　　几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。
　　(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法
　　特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。
　　(3)神经网络的人脸识别方法
　　神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。
　　(4)弹性图匹配的人脸识别方法
　　弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。
　　(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法
　　心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。
　　(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法
　　近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。
　　人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。
参考知识库
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