济南冠宇智能科技有限公司

人脸识别系统以人脸识别技术为核心，是一项新兴的生物识别技术，是当今国际科技领域攻关的技术德州工地三辊闸门禁。它广泛采用区域特征分析算法山东三辊闸厂家，融合了计算机图像处理技术与生物统计学原理于一体，利用计算机图像处理技术从视频中提取人像特征点，利用生物统计学的原理进行分析建立数学模型，具有广阔的发展前景。2006年，美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在10月26日之前必须使用结合了人脸识别的电子护照系统，到 2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。2012年4月，铁路部门宣布车站安检区域将安装用于身份识别的高科技安检系统人脸识别系统；可以对人脸明暗侦测，自动调整动态曝光补偿， 人脸侦测济南摆闸价格，自动调整影像放大。人脸识别，重庆绿色智能技术研究院智能多媒体技术研究中心启动了以人脸识别为核心技术的人脸识别支付方式的研究。 [4] 截止2014年8月，该中心已经完成了人脸识别支付系统的关键性技术研究。该中心的人脸数据采集阵列，能够从91个角度对人脸同步采集，能对人脸识别影响多变光照、多角度、遮挡等状态进行的识别效果。智能多媒体技术研究中心的人脸识别系统已应用在边检站自动通关系统、动态人脸识别考勤机、多属性动态人脸识别系统等。在此基础上定做翼闸厂家，中心研发出了人脸识别移动支付系统，已能够实现支付只需“刷脸卡”。

传统的人脸识别技术主要是基于可见光图像的人脸识别，这也是人们熟悉的识别方式，已有30多年的研发历史。但这种方式有着难以克服的缺陷，尤其在环境光照发生变化时，识别效果会急剧下降，无法满足实际系统的需要。解决光照问题的方案有三维图像人脸识别，和热成像人脸识别。但这两种技术还远不成熟，识别效果不尽人意。迅速发展起来的一种解决方案是基于主动近红外图像的多光源人脸识别技术。它可以克服光线变化的影响，已经取得了的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。这项技术在近两三年发展迅速，使人脸识别技术逐渐走向实用化。人脸与人体的其它生物特征（指纹、虹膜等）一样与生俱来，它的性和不易被的良好特性为身份鉴别提供了必要的前提，与其它类型的生物识别比较人脸识别具有如下特点：非强制性：用户不需要专门配合人脸采集设备，几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”；非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像；

并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别；

人行通道闸和车行通道闸怎么区分? 检票闸机

通道闸分为:人行通道闸及车辆挡车器。人行通道闸为翼闸、摆闸、三棍闸、速通闸、平移闸、旋转闸、一字闸等;挡车器为单杆闸、两栏闸、三栏闸、曲杆道闸。

人行通道闸又称分配器，是广泛应用于车站、机场、小区、学校、超市、关口、饭堂、景区等人员进出管理设备。

车辆通道闸又称挡车器，英文名叫Barrier Gate，是专门用于道路上限制机动车行驶的通道出入口管理设备 ，现广泛应用于公路收费站、停车场、小区门口，用于管理车辆的出入。速通门

人行通道闸箱内部除已集成红外编码控制器，气囊传感控制器、扭矩传感器、红外对射控制器、地感控制器、全固态电机驱动控制器，闸机运动位置控制器，电源系统以及高频头。选配装置压力电波防砸车装置、遥控装置、红外线检测保护装置或地感检测保护装置、ID/IC卡智能停车场管理系统等配置。

人行通道闸机在国内出现早的就属三辊闸，主要活跃于80年代，且大多在地铁项目中出现。其中作为“自动售检票系统AFC”中的“自动检票机”的主要设备，也是目前国人对此类通道闸的印象。现在人行通道闸机广泛的应用于普通民用和商用场合，如写字楼、商场超市、景区及小区等场所。

人行通道闸机的种类已经发展出很多种，如：三辊闸、摆闸、翼闸、一字闸、转闸等通道设备。通道闸机种类多，但主要针对管理人员进出管理、限制进出条件等行为。

目前常见的通道闸机配套系统有：门禁系统和系统。售检票系统

门禁系统，早的拦阻方式是电控门，但无法实现的通行规则，并受到结构和形态的限制，使用场合比较有限。而通过选择通道闸机则可以更好的解决此类问题，尤其在建筑物或者封闭地理区域的出入口，选择通道闸机作为进出管理工具十分有效。闸机应用越来越广泛，主要在工程项目中初期就开始介入了。

人脸图像采集：不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来，比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时，采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。人脸检测：人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理，即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富，如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来，并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法，Adaboost算法是一种用来分类的方法，它把一些比较弱的分类方法合在一起，组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器)，按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器，再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器，有效地提高分类器的检测速度。