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校园信息化建设方案在线咨询

来源:点点时光 更新时间:2020-10-26 17:46:24

以下是校园信息化建设方案在线咨询的详细介绍内容:

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人脸识别系统主要包括四个组成部分,分别为:人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

人脸图像采集及检测人脸图像采集:不同的人脸图像都能通过摄像镜头采集下来,比如静态图像、动态图像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。当用户在采集设备的拍摄范围内时,采集设备会自动搜索并拍摄用户的人脸图像。

人脸检测:人脸检测在实际中主要用于人脸识别的预处理,即在图像中准确标定出人脸的位置和大小。人脸图像中包含的模式特征十分丰富,如直方图特征、颜色特征、模板特征、结构特征及Haar特征等。人脸检测就是把这其中有用的信息挑出来,并利用这些特征实现人脸检测。主流的人脸检测方法基于以上特征采用Adaboost学习算法,Adaboost算法是一种用来分类的方法,它把一些比较弱的分类方法合在一起,组合出新的很强的分类方法。人脸检测过程中使用Adaboost算法挑选出一些代表人脸的矩形特征(弱分类器),按照加权的方式将弱分类器构造为一个强分类器,再将训练得到的若干强分类器串联组成一个级联结构的层叠分类器,有效地提高分类器的检测速度。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。

人脸识别考勤机主要用于对公司员工的出勤统计,员工签到时需要通过摄像头采集到员工面部照片,再通过人脸识别算法从采集到的照片中取得特征值并与数据库中预先存入的员工人脸照片的特征值进行分析比较,识别成功后报出员工的姓名,则考勤成功。

1.采用人脸关键区域定位的方法,其准确度高,安全性好。

2. 一般采用双摄像头,属于准三维人脸识别技术,识别性能大大超过二维人脸识别,算法复杂度远低于三维人脸识别。

3.识别性能不受环境光线的影响,可靠性好。

4.可通过U盘上传用户姓名列表,门禁考勤记录以及照片。

5.可通过TCP/IP网络设置设备状态,以及上传信息;网络通讯数据加密。

6.自然性,识别方式和人类进行个体识别时所利用的生物特征相同。

7. 完全非接触,可避免细菌,更加健康卫生。

8.语音提示,真人发声提示面像是否验证成功。

9.可独立使用,无需连接电脑,即可完成人员登记、人脸考勤、存储记录等功能。

人脸识别考勤机将射频及光学感应技术和数码摄像技术相互结合,在用指纹或感应卡打卡的同时,自动拍摄员工的图像信息并记录在案,通过后台管理软件可以查看、比对每一笔打卡记录的人员图像,从而有效杜绝考勤中的替打卡现象。正是由于这种特性,人脸识别考勤机既有指纹考勤机的防替打卡特性,又有感应考勤机的优点。人脸识别考勤机与指纹考勤机相比具有以下一些优势:由于指纹考勤机对环境和考勤人员皮肤的要求都很高,当空气干燥、皮肤脏、蜕皮等情况就无法识别,而且读头容易磨损。这些原因使得考勤机寿命短,维护成本高。 而人脸识别考勤机是识别人的头像信息,识别时不受环境、人员因素的影响。大学想要组织一场活动很难,相信很多辅导员、教师和学生干部都有这样的体会,老师发布一则活动通知,没有人看,或者是看了也没人回应,因此组织活动让辅导员、教师和学生干部都很头疼,为解决这个需求,签到荚APP开发了发布公告的功能。

以上信息由专业从事校园信息化建设方案的点点时光于2020/10/26 17:46:24发布

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