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                掌纹识别算法| 红外人脸识别算法| 指纹识别算法| 人证比对算法
                 

                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。

                人脸识别技术也是一种图像分析技术,对人脸识别技术精确度有影响的因素包括光线、姿态、表情等多种因素,要使人脸识别真正能够产品化,光线是首先要解决的一大问题。近红外光线成像具有抗干扰性强、防伪装、防欺诈等优点,这使得近外外下图像人脸识别可在很大程度上弥补其它光人脸识别技术的缺陷和不足,近红外人脸识别算法是为了解决人脸识别中的光照问题,而提出的一种解决方案,其包括两部分:主动近红外人脸成像设备和相应的光照无关人脸识别算法。使用强度高于环境光线的主动近红外光源成像,配合相应波段的光学滤片,可以得到环境无关的人脸图像,人脸图像只会随着人与摄像头的距离变化而单调变化。在此图像上采用一些特定的特征提取方式,可以进一步消除图像的单调变化,得到完全光照无关的特征表达。

                人脸识别运作流程:

                WeChat Image_20181031161742.png

                人脸检测与定位:通过设备自带摄像机定位检测出当前视频帧或图片中的人脸和双眼

                人脸识别特征比对:通过设备摄像机头获取人脸轮廓,提取特征生成特征数据库,将实时生成的特征数据与预置的特征库进行比较,计算相似度,得出相应识别结果。

                应用:

                 该技术主要运用于需要用户主动配合,短距精准识别的产品,广泛运用于考勤门禁行业、楼宇对讲智能家居行业、箱包锁行业等等。      

                      


                规格参数

                • 支持平台:Android、Windows、Linux、裸系统或其他

                • 硬件要求:处理器主频>300MHz;内存16M以上;

                • 人脸识别:检测到人脸的理想双眼距在40个像素以上,识别的理想双眼距在50个像素以上;能够对人脸图像进行识别,正确识别率99%以上;

                • 图像规格:照片人脸双眼距40像素以上;

                • 摄像头分辨率:不低于30万像素 

                • 头像角度:定位上下正负30度,左右正负45度以内,识别上下正负20度,左右正负30度以内;(根据不同硬件平台参数不同)

                • 识别距离:识别距离距离同摄像头分辨率及镜头焦距有关,以下数据仅供参考,请以摄像机实际测试为准,30W摄像头最远检测距离0.3-0.8米 ;

                • 拒真率:0.01%

                • 误识率:0.00001%

                技术授权方式:

                1. 核心SDK授权:

                  目前核心授权是我们主要的授权方式,给用户提供识别核心动态库,客户可以根据我们的接口实现人脸检测和人脸识别

                  支持平台:Android(java),Windows(c++/c#/java),Linux(c),ARM-Linux(c)。

                2. 提供文档:

                3. 提供文档:SDK开发接口文档和DEMO

                4. 加密方式

                5. PC (windows/Linux): 加密狗加密/网络认证;

                  Android: 网络认证/加密芯片;

                  Linux:加密芯片/加密狗;

                 


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