北京朝阳区写字楼人行通道闸口面部识别机使用说明书

　　支持多种组合识别鉴权方式，支持显示人脸框，并实时检测人脸，支持识别区域及人脸目标大小设置?支持面部识别距离0.3m-3.0m；适应0.9m～2.4m身高范围(镜头安装高度1.4米)?基于深度人脸识别算法，定位目标人脸360个以上关键点位置?人脸识别速度0.2秒，可实现无感通行?支持多种比对结果呈现模式及多种语音提示信息，适应多种场景，有效保障用户隐私?支持未佩戴口罩检测模式，实现未佩戴口罩异常事件告警?支持活体检测功能，支持手机照片、打印照片和视频防假?支持口罩检测、帽检测?支持逆光、顺光等强光场景的稳定识别，场景适应性更广?支持门控模块扩展，暴力开门，提升通行。

　　人脸识别技术适用于多种常见图像格式，如位图(BMP)、标签图像文件格式(TIFF)等。根据实际需求,用户可以自主选择合适的图像格式进行人脸识别应用。不论采用何种图像格式,该技术均能准确地完脸识别任务。该技术支持多种常见的图像格式,用户可根据实际需求选择合适的格式进行应用。无论采用何种格式,该技术均能、地完脸识别功能。图像格式的选择取决于用户的具体需。它适用于多种常见图像格式,例如位图(BMP)、标签图像文件格式(TIFF)等。用户可根据自身需求自主选择合适的图像格式。无论采用何种格式,该技术均能准确地完脸识别任务。

　　提高人脸识别机的准确率可以通过多种方法实现:

　　的数据集是训练人脸识别模型的基础。需从多样化、代表性良好的数据源进行大规模数据搜集,如Labeled Faces in the Wild (LFW)、CelebA和CASIA WebFace等公开数据集,以及社交媒体、网络摄像头和安保监控等途径获取的数据。在数据收集过程中,应注重保护用户隐私和数据。

　　其次,数据清洗是数据质量的关键步骤。需仔细检查并清除低分辨率、过度曝光的图像,以及不含人脸或包含多个人脸的图像。这样可大幅减少模型训练中的噪声,提高的识别准确度。

　　,采用的机器学和深度学技术是提高准确率的关键所在。

　　性能

　　<识别高度:1.2米-2.2米

　　<识别距离:0.5-5米

　　<人脸角度:上下30°左右30°

　　<识别时间:≤0.3秒

　　<用户容量:3万记录容量500万条

　　<准确率:99.99%

　　随着技术的发展，人脸识别机的精度和应用范围不断扩大，它们在提升安全性、便捷性和智能化水平方面发挥着越来越重要的作用。我们是一家专注于人脸识别系统供应的人工智能公司，提供包括门禁通行、无感考勤等在内的多种解决方案。