人脸识别的优势在于其自然性和不被被测个体察觉的特点。人脸面部识别技术,所谓自然性,是指该识别方式同人类(甚至其他生物)进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别,人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的,另外具有自然性的识别还有虹膜识别,语音识别、体形识别等,而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性,因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要,这会使该识别方法不令人反感,并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点,它完全利用可见光获取人脸图像信息,而不同于指纹识别或者虹膜识别,需要利用电子压力传感器采集指纹,或者利用红外线采集虹膜图像,这些特殊的采集方式很容易被人察觉,从而更有可能被伪装欺骗。 湖北省NPU人脸识别设备
本套人脸识别设备系统,由深圳市矽电智能有限公司研发生产,该公司法人为郝雪莉,创始人为易明,公司地址位于深圳市宝安区固戍海滨科技大厦501室。易明于2005年毕业于西安电子科技大学电子信息工程学院,毕业后长期从事电子元器件的销售以及管理工作。2007-2017年内,任深圳顺络电子股份有限公司客户经理,销售组长,敏感器件销售总监。2017年进入深友会,目前是深圳校友会副会长。现职为深圳市矽电智能有限公司董事长兼总经理,主要负责公司运营,产品采购以及产品销售。广西人脸识别设备长时间使用不会死机
人脸识别是一项热门的计算机技术研究领域,它属于生物特征识别技术,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。生物特征识别技术所研究的生物特征包括脸、指纹、手掌纹、虹膜、视网膜、声音(语音)、体形、个人习惯(例如敲击键盘的力度和频率、签字)等,相应的识别技术就有人脸识别、指纹识别、掌纹识别、虹膜识别、视网膜识别、语音识别(用语音识别可以进行身份识别,也可以进行语音内容的识别,只有前者属于生物特征识别技术)、体形识别、键盘敲击识别、签字识别等。
人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和追踪人脸,进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别的英文名称是 Human Face Recognition.人脸识别产品利用AVS03A图像处理器;可以对人脸明暗侦测,自动调整动态曝光补偿,人脸追踪侦测,自动调整影像放大。广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。
人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。在人脸识别中,一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的,而第二类的变化应该消除,因为它们可以**同一个个体。通常称一类变化为类间变化(inter-class difference),而称第二类变化为类内变化(intra-class difference)。对于人脸,类内变化往往大于类间变化,从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。 河北省Linux系统人脸识别设备可用于门禁
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电子元器件制造业是电子信息产业的重要组成部分,是通信、计算机及网络、数字音视频等系统和终端产品发展的基础,其技术水平和生产能力直接影响整个行业的发展,对于电子信息产业的技术创新和做大做强有着重要的支撑作用。电子元器件应用领域十分宽泛,几乎涉及到国民经济各个工业部门和社会生活各个方面,既包括电力、机械、矿冶、交通、化工、轻纺等传统工业,也涵盖航天、激光、通信、高速轨道交通、机器人、电动汽车、新能源等战略性新兴产业。努力开发国际经营范围包括一般经营项目是:智能电子产品、电子元件的技术开发、设计与销售;通讯器材的销售;国内贸易,货物及技术进出口。(法律、行政法规、国务院决定规定在登记前须经批准的项目除外),许可经营项目是:智能电子产品的加工;电子元件及组件制造。原厂和国内原厂的代理权,开拓前沿应用垂直市场,如数据中心、5G基础设施、物联网、汽车电子、新能源、医治等领域的重点器件和客户消息,持续开展分销行业及其上下游的并购及其他方式的扩张。而LED芯片领域,随着产业从显示端向照明端演进,相应的电子元器件厂商也需要优化生产型,才能为自身业务经营带来确定性。因此,从需求层面来看,电子元器件市场的发展前景极为可观。湖北省NPU人脸识别设备
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人脸图像特征提取:人脸识别系统可使用的特征通常分为视觉特征、像素统计特征、人脸图像变换系数特征、人脸图像代数特征等。人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的,提取出对应的特征码,然后在数据库中进行特征对比识别。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。基于知识的表征方法主要是根据人脸的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据,其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成,对这些局部和它们之间结构关系的几何描述...