人脸识别闸机门禁系统工作原理
1)、打开电源,3秒后系统进入工作状态。
2)、读卡器读到有效卡时,峰鸣器会发出悦耳声响,向行人提示读卡成功;同时还对从卡中读到的信息进行判断、处理,并向主控制板发出申请通过信号;
3)、主控板接收到读卡器和红外线传感器的信号,并经综合处理后,向方向指示器和电机发出有效控制信号,使方向指示标志转为绿色箭头通行标志,同时闸机发出设定语音,主控板控制电机运转,限位开关控制电机动转角度,闸门打开,允许行人通行;
4)、行人根据方向指示器标志指示通过通道后,红外线传感器感应到行人通过通道的全过程,并不断向主控板发出信号,直至行人已经完全通过通道;
5)、若行人忘记读卡或读无效卡进入通道时,系统将禁止行人通行,并且会发出语音报,(闯入,请)直至行人退出通道后,才解除报;重新读有效卡方允许通行.
人脸识别系统的研究始于20世纪60年代,80年代后随着计算机技术和光学成像技术的发展得到提高,而真正进入初级的应用阶段则在90年后期,并且以美国、德国和日本的技术实现为主;人脸识别系统成功的关键在于是否拥有的核心算法,并使识别结果具有实用化的识别率和识别速度;“人脸识别系统”集成了人工智能、机器识别、机器学习、模型理论、系统、视频图像处理等多种技术,同时需结合中间值处理的理论与实现,是生物特征识别的新应用,其核心技术的实现,展现了弱人工智能向强人工智能的转化。
人脸图像预处理:对于人脸的图像预处理是基于人脸检测结果,对图像进行处理并终服务于特征提取的过程。系统获取的原始图像由于受到各种条件的限制和随机干扰,往往不能直接使用,在图像处理的早期阶段对它进行灰度校正、噪声过滤等图像预处理。对于人脸图像而言,其预处理过程主要包括人脸图像的光线补偿、灰度变换、直方图均衡化、归一化、几何校正、滤波以及锐化等。
人脸图像匹配与识别
人脸图像匹配与识别:提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当相似度超过这一阈值,则把匹配得到的结果输出。人脸识别就是将待识别的人脸特征与已得到的人脸特征模板进行比较,根据相似程度对人脸的身份信息进行判断。这一过程又分为两类:一类是确认,是一对一进行图像比较的过程,另一类是辨认,是一对多进行图像匹配对比的过程。
随着移动互联网的崛起,一些人脸识别技术的将该项技术应用到领域中,如应用开心脸等,根据人脸的轮廓,肤色,纹理,质地,色彩,光照等特征来计算照片中主人公与的相似度。
人脸识别考勤应用
人脸识别考勤系统,能有效提高企业的考勤管理方式,规范员工考勤操作,防止出现代打卡、弄虚作行为,也方便有效的提高考勤效率。同时支持TCP/IP联网方式,考勤数据自动上传管理部门,管理考勤数据。广泛适用于企事业单位、中小学教育机构、酒店、会所、等。
综上所述,具备环保节能特征是安防产品将受到制造厂商与消费者的青睐,因为其不仅满足了人们对“环保与高度安全”的需求,而且识别率高、简单易用,为各种环境的安防提供了理想的解决方案。除上述的新颖指纹识别总体设计方案与非接触,防人脸识别考勤机是的典例外,又如智能视分析模块及应用等多种安防技术与产品的开发,相信在不久的将来,将得到更广泛的应用。