北京怀柔区学校人行通道闸口面部识别机厂家

名称:北京怀柔区学校人行通道闸口面部识别机厂家

供应商:北京朗铭致远科技有限公司

价格:面议

最小起订量:1/套

地址:北京市石景山区鲁谷大街西富港写字楼427

手机:15611335686

联系人:刘经理 (请说在中科商务网上看到)

产品编号:218417772

更新时间:2024-10-30

发布者IP:111.196.220.38

详细说明
产品参数
品牌:朗铭
型号:LS-830
是否加工定制:支持
类型:人脸识别机
产地:北京
尺寸:260mm*260mm*150mm
经营模式:厂家直销
售后服务:售后无忧
供货方式:现货
公司行业:自动化设备
使用环境:办公楼 食堂 游乐场场 景区
系统要求:自动化
是否跨境货源:否
产品优势
产品特点: 1)系统通过分析人脸的特征,可以实现高度精准的识别; 2)适应多变的环境条件,如光照、表情、年龄等因素,不影响识别效果; 3)人脸图像信息的采集不涉及直接接触,用户无需与设备接触; 4)通用的摄像机等设备,无需添置大量的专用设备; 5)可扩展到金融、安防、教育、医疗、交通等多个领域的电子支付、门禁系统、人脸认证等.
服务特点: 北京朗铭致远科技有限公司是一家专注于智能卡一卡通系统和安防监控报警系统的企业。公司的产品包括智能卡一卡通管理平台、出入口控制系统、访客查验系统、消费系统以及监控报警系统等。我们致力于为用户提供专业、诚信、服务的解决方案,并提供从售前方案设计到售后技术服务的全过程无忧服务。

  北京怀柔区学校人行通道闸口面部识别机厂家

  OpenFace相比其他面部识别系统有哪些之处?

  OpenFace是一个开源的面部识别库,由卡内基梅隆大学的Satya Mallick教授团队开发。它基于深度学和计算机视觉技术,提供、准确的人脸检测、对齐、识别以及情感和动作单元识别。

  OpenFace的之处在于:

  1)开源免费:遵循Apache 2.0许可,人都可以自由下载、使用和改进代码。

  2)跨平台:支持Windows、Mac OS X和Linux操作系统,方便不同环境的应用。

  3)实时性能:优化的算法设计使其能在大多数现代硬件上实现实时处理。

  4)可扩展性:提供了的API接口,方便开发者集成到自己的应用中。

  5)持续更新:活跃的社区和支持,定期发布新版本以改进性能和添加新特性。

  此外,OpenFace还具有一些其他特点,如使用的卷积神经网络(CNN)模型进行训练,这些模型是从大量的标注人脸数据中学到的模式。它还可以通过分析微表情和头部运动来推断个体的情绪状态和动作。

  总之,OpenFace是一款强大且灵活的工具,它为开发者和研究人员提供了构建的人脸识别系统的可能性。无论你是新手还是专家,从中受益,为你的项目增添和价值。

  人脸识别技术在现代社会中广受应用,已经成为各类场所进行人员管理的必备手段之一。办公楼、小区门禁、校园、工厂等需要对进出人员进行管控的场所,普遍会安装人脸识别机来实现自动化的门禁管理和考勤记录。

  人脸识别系统通过摄像头实时捕捉进出人员的脸部信息,并与系统中预存的人脸数据库进行对比,从而自动完成身份识别和通行控制。这不仅提高了管理效率,降低了人工成本,也能够有效杜绝非法闯入和逃避考勤的行为发生。

  此外,人脸识别技术还能够与其他信息系统进行集成,实现多重门禁验证、行为分析等功能。例如可以将人脸识别数据与员工档案、访客登记等信息关联,构建完整的人员管理系统。同时,结合视频监控、人工智能分析等手段,还可以进一步加强对异常行为的实时监测和预警

  功能亮点

  1)工业级AI芯片,嵌入式系统,耐寒耐热

  2)双目活体检测,杜手机照片等作假

  3) 断点续传功能,当网络故障,人员进出数据储存于人脸终端,网络恢复则自动将数据上传至管理后台

  4) 陌生人提示,当识别到陌生人即发出警示声音

  5)可对接全国实名制平台,支持LED和LCD扩展

  6)多种验模式:人脸、人合一、刷卡、刷、人脸或人合一、人脸或刷卡、人脸或、人脸+刷卡等多种模式

  7) 考勤功能,支持常规考勤、工时统计等

  8) 访客管理,可登记来访人员信息,记录进出数据。

  对于提高人脸对齐技术的实时性能,可以采取以下措施:

  1)优化算法:采用轻量级的深度学模型进行2D人脸检测和3D人脸对齐,这可以减少计算资源的消耗,从而提高处理速度。

  预训练模型:使用预先训练好的2D人脸检测器,如Haar Cascade或人脸关键点检测器,这些模型通常已经过优化,能够准确地检测人脸位置和关键点。

  2)标准化模型:创建一个标准的3D人脸模型,并使用已有的3D人脸模型库,如FLAME或Basel Face Model,这样可以简化处理流程并提高对齐速度。

  3)映射矩阵优化:在执行相似变换时,控制自由度数量以避免错切和扭曲,确保对齐后的人脸保持正常状态。这涉及到映射矩阵M的计算,以确保输入图像与标准模板脸的坐标匹配得当。

  4)增强遮挡鲁棒性:针对口罩等遮挡物导致的识别难题,可以通过提升模型的遮挡鲁棒性来增强算法的定位精度。这意味着即使在面部部分被遮挡的情况下,模型也能够准确地对齐人脸关键点。

  5)硬件加速:利用GPU加速或其他硬件来提高图像处理速度,这对于实时应用尤为重要。

  6)减少复杂性:简化模型和算法的复杂性,去除不必要的步骤,专注于关键的特征点定位和对齐过程。

  7)多线程处理:在支持的设备上使用多线程处理,以并行方式执行计算密集型任务,从而缩短处理时间。

  8)反馈机制:建立实时反馈机制,根据用户的反馈调整算法参数,以适应不同的使用环境和条件。

  9)持续迭代:随着技术的进步,持续更新和迭代算法,以利用的研究成果和技术进步。