本方案內(nèi)部及外部人員出入管理是以使用者在人臉識(shí)別門(mén)禁設(shè)備上的數(shù)據(jù)比對(duì)作為基礎(chǔ)，以計(jì)算機(jī)為后臺(tái)處理工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)通道控制區(qū)域內(nèi)出入人員的自動(dòng)化管理。同時(shí)根據(jù)用戶(hù)注冊(cè)信息能夠快速自動(dòng)生成用戶(hù)所需的按時(shí)間等多種排序條件可導(dǎo)出的門(mén)禁記錄報(bào)表等，方便管理人員記錄查詢(xún)。人臉識(shí)別智能化系統(tǒng)的設(shè)置并非千篇一律的，而應(yīng)根據(jù)工程的實(shí)際情況，如工程規(guī)模、配套設(shè)施、市場(chǎng)定位、用戶(hù)對(duì)象、管理要求、規(guī)劃及平面布局等等因素，作出有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。人臉識(shí)別可用于考勤管理。廣東小區(qū)人臉識(shí)別排名

所謂自然性，是指該識(shí)別方式同人類(lèi)（甚至其他生物）進(jìn)行個(gè)體識(shí)別時(shí)所利用的生物特征相同。例如人臉識(shí)別，人類(lèi)也是通過(guò)觀察比較人臉區(qū)分和確認(rèn)身份的，另外具有自然性的識(shí)別還有語(yǔ)音識(shí)別、體形識(shí)別等，而指紋識(shí)別、虹膜識(shí)別等都不具有自然性，因?yàn)槿祟?lèi)或者其他生物并不通過(guò)此類(lèi)生物特征區(qū)別個(gè)體。人臉識(shí)別智能化系統(tǒng)的設(shè)置并非千篇一律的，而應(yīng)根據(jù)工程的實(shí)際情況，如工程規(guī)模、配套設(shè)施、市場(chǎng)定位、用戶(hù)對(duì)象、管理要求、規(guī)劃及平面布局等等因素，作出有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。上海智能人臉識(shí)別道閘人臉識(shí)別門(mén)禁是一款可脫機(jī)考勤產(chǎn)品，它定位于中門(mén)禁考勤市場(chǎng)，取代市場(chǎng)上的刷卡、指紋門(mén)禁考勤機(jī)。

生物識(shí)別技術(shù)已用于、、銀行、社會(huì)福利保障、電子商務(wù)、安全防務(wù)等領(lǐng)域。例如，一位儲(chǔ)戶(hù)走進(jìn)了銀行，他既沒(méi)帶銀行卡，也沒(méi)有回憶密碼就徑直提款，當(dāng)他在提款機(jī)上提款時(shí)，一臺(tái)攝像機(jī)對(duì)該用戶(hù)的眼睛掃描，然后迅速而準(zhǔn)確地完成了用戶(hù)身份鑒定，辦理完業(yè)務(wù)。這是美國(guó)德克薩斯州聯(lián)合銀行的一個(gè)營(yíng)業(yè)部中發(fā)生的一個(gè)真實(shí)的鏡頭。而該營(yíng)業(yè)部所使用的正是現(xiàn)物識(shí)別技術(shù)中的“虹膜識(shí)別系統(tǒng)”。此外，美國(guó)“9.11”事件后，反活動(dòng)已成為各國(guó)的共識(shí)，加強(qiáng)機(jī)場(chǎng)的安全防務(wù)十分重要。美國(guó)維薩格公司的臉像識(shí)別技術(shù)在美國(guó)的兩家機(jī)場(chǎng)大顯神通，它能在擁擠的人群中挑出某一張面孔，判斷他是不是通緝犯。

人臉識(shí)別系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中的維護(hù)應(yīng)盡量做到簡(jiǎn)單易行。系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)真正做到通電即可工作的程度。而且維護(hù)過(guò)程中無(wú)需使用過(guò)多的維護(hù)工具。從計(jì)算機(jī)的配置到系統(tǒng)的配置,前端設(shè)備的配置都充分仔細(xì)地考慮了系統(tǒng)可靠性。我們?cè)谧龅较到y(tǒng)故障率低的同時(shí),也考慮到即使因?yàn)橐庀氩坏降脑蚨l(fā)生問(wèn)題時(shí),保證數(shù)據(jù)的方便保存和快速恢復(fù)。人臉識(shí)別智能化系統(tǒng)的設(shè)置并非千篇一律的，而應(yīng)根據(jù)工程的實(shí)際情況，如工程規(guī)模、配套設(shè)施、市場(chǎng)定位、用戶(hù)對(duì)象、管理要求、規(guī)劃及平面布局等等因素，作出有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。人臉面部識(shí)別門(mén)禁考勤管理系統(tǒng)盡量采用已商品化的通用軟件，以減少二次開(kāi)發(fā)的工作量和利于日后使用和維護(hù)。

人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究始于20世紀(jì)60年代，80年代后隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和光學(xué)成像技術(shù)的發(fā)展得到提高，而真正進(jìn)入初級(jí)的應(yīng)用階段則在90年后期，并且以美國(guó)、德國(guó)和日本的技術(shù)實(shí)現(xiàn)為主；人臉識(shí)別系統(tǒng)成功的關(guān)鍵在于是否擁有的算法，并使識(shí)別結(jié)果具有實(shí)用化的識(shí)別率和識(shí)別速度；“人臉識(shí)別系統(tǒng)”集成了人工智能、機(jī)器識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型理論、**系統(tǒng)、視頻圖像處理等多種專(zhuān)業(yè)技術(shù)，同時(shí)需結(jié)合中間值處理的理論與實(shí)現(xiàn)，是生物特征識(shí)別的應(yīng)用，其技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，展現(xiàn)了弱人工智能向強(qiáng)人工智能的轉(zhuǎn)化。受安全保護(hù)地區(qū)可以通過(guò)人臉識(shí)別辨識(shí)試圖進(jìn)入者身份。人臉識(shí)別系統(tǒng)用于企業(yè)、住宅安全和管門(mén)禁人臉識(shí)別理。?？等四樧R(shí)別

人臉識(shí)別系統(tǒng)可以將登記入庫(kù)的人像數(shù)據(jù)進(jìn)行建模提取人臉的特征，并將其生成人臉模板保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。廣東小區(qū)人臉識(shí)別排名

基于知識(shí)的表征方法主要是根據(jù)人臉的形狀描述以及他們之間的距離特性來(lái)獲得有助于人臉?lè)诸?lèi)的特征數(shù)據(jù)，其特征分量通常包括特征點(diǎn)間的歐氏距離、曲率和角度等。人臉由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部構(gòu)成，對(duì)這些局部和它們之間結(jié)構(gòu)關(guān)系的幾何描述，可作為識(shí)別人臉的重要特征，這些特征被稱(chēng)為幾何特征?；谥R(shí)的人臉表征主要包括基于幾何特征的方法和模板匹配法。人臉識(shí)別智能化系統(tǒng)的設(shè)置并非千篇一律的，而應(yīng)根據(jù)工程的實(shí)際情況，如工程規(guī)模、配套設(shè)施、市場(chǎng)定位、用戶(hù)對(duì)象、管理要求、規(guī)劃及平面布局等等因素，作出有針對(duì)性的設(shè)計(jì)。廣東小區(qū)人臉識(shí)別排名

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