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主营产品:北京食堂售饭机厂家,食堂消费系统,食堂刷脸消费机

天津工地人行通道闸口面部识别机多少钱

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起订量:1套

更新时间: 2024-10-05

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本页信息为 北京朗铭致远科技有限公司 为您提供 北京食堂售饭机厂家,食堂消费系统,食堂刷脸消费机

产品参数
  • 朗铭
  • LS-830
  • 支持
  • 人脸识别机
  • 北京
  • 260mm*260mm*150mm
  • 厂家直销
  • 售后无忧
  • 现货
  • 自动化设备
  • 办公楼 食堂 游乐场场 景区
  • 自动化
产品优势
  • 1)系统通过分析人脸的特征,可以实现高度精准的识别; 2)适应多变的环境条件,如光照、表情、年龄等因素,不影响识别效果; 3)人脸图像信息的采集不涉及直接接触,用户无需与设备接触; 4)通用的摄像机等设备,无需添置大量的专用设备; 5)可扩展到金融、安防、教育、医疗、交通等多个领域的电子支付、门禁系统、人脸认证等.
  • 北京朗铭致远科技有限公司是一家专注于智能卡一卡通系统和安防监控报警系统的企业。公司的产品包括智能卡一卡通管理平台、出入口控制系统、访客查验系统、消费系统以及监控报警系统等。我们致力于为用户提供专业、诚信、服务的解决方案,并提供从售前方案设计到售后技术服务的全过程无忧服务。

产品详情

  天津工地人行通道闸口面部识别机多少钱

  OpenFace相比其他面部识别系统有哪些之处?

  OpenFace是一个开源的面部识别库,由卡内基梅隆大学的Satya Mallick教授团队开发。它基于深度学和计算机视觉技术,提供、准确的人脸检测、对齐、识别以及情感和动作单元识别。

  OpenFace的之处在于:

  1)开源免费:遵循Apache 2.0许可,人都可以自由下载、使用和改进代码。

  2)跨平台:支持Windows、Mac OS X和Linux操作系统,方便不同环境的应用。

  3)实时性能:优化的算法设计使其能在大多数现代硬件上实现实时处理。

  4)可扩展性:提供了的API接口,方便开发者集成到自己的应用中。

  5)持续更新:活跃的社区和支持,定期发布新版本以改进性能和添加新特性。

  此外,OpenFace还具有一些其他特点,如使用的卷积神经网络(CNN)模型进行训练,这些模型是从大量的标注人脸数据中学到的模式。它还可以通过分析微表情和头部运动来推断个体的情绪状态和动作。

  总之,OpenFace是一款强大且灵活的工具,它为开发者和研究人员提供了构建的人脸识别系统的可能性。无论你是新手还是专家,从中受益,为你的项目增添和价值。

  面部识别技术与其他生物识别技术相比有哪些优缺点?

  面部识别技术与其它生物识别技术相比,具有一些的优点和限性。

  优点:

  1.非接触性:面部识别技术无需与设备直接接触,更加卫生且方便快捷。

  2.便捷性:用户只需面对摄像头,无需携带额外物品,如密码、卡片等。

  3.直观性:人脸识别技术以图像为基础,易于理解和操作。

  4.并发性:面部识别技术可以同时识别多个人脸,适合在人群密集的环境中使用。

  限性:

  1.光照条件限制:面部识别技术的识别效果受到光线条件的影响,如在暗光、逆光等条件下可能会影响识别准确性。

  2.表情变化影响:面部识别技术的识别效果受到个人表情变化的影响,如喜怒哀乐等情感表达,可能会影响识别准确性。

  3.化妆、伪装干扰:面部识别技术对于化妆、伪装等人为干扰因素较为敏感,可能会影响识别准确性。

  与其他生物识别技术相比,如指纹识别、虹膜识别等,面部识别技术在非接触性和便捷性方面具有显著优势,但在光照条件和表情变化等方面存在限性。在选择适当的身份验方式时应根据具体场景和需求进行考量。随着技术的不断进步,面部识别技术的准确性和性也将得到进一步提升。

  产品特性

  <采用距离管控方式,在0.5-5米内,抓拍距离可控

  <支持外置或内置IC,ID读头、阅读器,二维码读头,不仅仅是刷脸

  <人合一功能,读取信息实时匹配现场人脸

  产品支持输出开关量信号,可与闸机、磁力锁无缝对接

  <支持输出485和韦根信号输入和输出,可与各类门禁控制器无缝对接,支持WG26、WG34

  7寸高清显示屏,分辨率800*1280

  人员考勤管理功能;黑名单/白名单管理,进出方向自定义设置

  <工地实名制管理功能,支持扩展LED屏、LCD屏等统计场内部门人数

  <访客管理功能,可按时间、进出次数设置访客权限,可扩展微信小程序、公众号及APP移动端

  支持中心统一配置一体机参数,提供认方式

  <导入人脸模板方式灵活,支持单张、批量图片文件导入和实时抓拍导入

  <在断网模式下可以脱机运行,无需依赖电脑控制

  <看门狗设计,故障自动恢复

  接口全开放,支持语言对接,提供各类SDK及测试DEMO

  低分辨率人脸识别实时性保障方法

  1)数据增强:通过对训练数据集进行数据增强,如翻转、旋转、裁剪、缩放、加噪声等变换以增加训练数据的多样性和模型的泛化能力。

  2)特征空间超分辨率映射:通过设计特定的神经网络结构,如残差块,实现从低分辨率人脸特征谱到高分辨率人脸特征谱的映射,以提高低分辨率人脸识别的准确率。

  3)多任务级联卷积神经网络(MTCNN):MTCNN是一个基于PyTorch实现的Multi-Task Cascaded Convolutional Neural Networks,专为图像中的面部检测和关键点定位而设计,尤其在实时应用场景中表现出。

  4)特征降维:使用部间隔对齐(Local Max Alignment,LMA)等方法对特征数据进行降维以减少计算量并保留有利于分类的有用信息。

  5)实时视频流捕获:在OpenCV中实现一个实时视频流捕获器,并将每个视频帧送入深度学人脸检测模型进行人脸检测。

  6)使用预训练模型:使用预训练的深度残差网络(ResNet)模型进行人脸识别,以提高模型的准确率和鲁棒性。

  选择人脸识别机时,需要综合考量多方面因素,确保所选设备能够满足特定环境和需求。首先,要评估设备的软件功能是否完备。这包括用户管理、记录存储、数据备份、多用户处理能力等关键功能。完善的软件功能不仅可以提高工作效率,还能保证系统的安全性和可靠性。

  其次,要充分了解设备的硬件性能。硬件参数如处理器、存储空间、摄像头等,都会直接影响设备的识别精度和响应速度。在复杂环境下,如光线变化、遮挡物等,设备的硬件性能尤为重要。只有硬件配置优异,设备才能保持稳定、高效的运行。

  此外,还要考虑设备的可扩展性和兼容性。随着业务需求的变化,设备将面临升级和扩展的需求。选择具有良好兼容性的设备,可以更好地应对未来的系统升级和扩充。同时,设备的开放性也非常关键,能够与其他系统无缝集成,进一步提高整体解决方案的灵活性。

  最后,设备的易用性和维护成本也是选择时的重要因素。设备的操作界面要简洁直观,便于工作人员快速掌握和使用。同时,设备的维护成本要合理,后期的运行和维护不能给用户带来过大的负担。

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