北京东城区企业人行通道闸口面部识别机参数
产品特性
<采用基于改进的多任务级联卷积神经网络的人脸检测技术，降低了对图片质量的要求，大幅提升了人脸的检测速度
<处理器搭载高性能处理器，性能提升5-10倍，为复杂的数学和几何计算带来*计算能力
<200万像素，高清宽动态摄像头
<支持复杂光环境下人脸识别，逆光、背光、全黑等环境
<支持1:1人脸识别及人比对，1:N人脸识别
<内置WiFi模块，可作为热点及WiFi连接
<支持人脸实时抓拍，抓拍照片实时存储上传后台
<一体机完脸抓拍、比对功能
<人脸识别速度≤0.3秒
<产品内置高显LED补光光源，有效人脸脸部光线均匀
<人性化语音提示功能，播报比对核验结果，语音可自定义
<屏保自定义，UI接口全开放，实时获取本地天气
<前置钢化玻璃面板，外观整体有质感
数据扩增在人脸识别中通常采用哪些方式来增加训练数据的多样性?
在人脸识别中，数据扩增是增加训练数据多样性的重要手段，旨在提高模型的泛化能力和鲁棒性。以下是几种常见的数据扩增方法；
1）旋转、翻转和缩放:通过对图像进行旋转、翻转或缩放等操作，增加数据的多样性和数量。
2）亮度调整、彩变换:改变图像的亮度、对比度、彩等属性，扩展数据集的覆盖范围,
3）剪裁和填充:对图像进行剪裁或填充，扩大样本集的空间范围和多样性。
4）噪声添加和平滑:向图像中添加随机噪声或进行平滑处理，提高模型的鲁棒性和稳定性。
5）数据合成和混合:将不同图像进行合成或混合，生成新的样本数据，型训练的多样性。
6）几何变换:包括翻转、旋转、缩放、裁剪等，以模拟不同角度和方向下的人脸。
7）亮度和对比度调整:修改图像的亮度、对比度和彩平衡，以增加模型的鲁棒性。
以上方法可以单独使用，也可以结合使用，以生成更加多样化和的人脸图像数据。通过使用这些方法，可以大大增加训练数据的数量和多样性，从而提高型的鲁棒性和性能。
面部识别机通过高级算法和模型进行人脸属性分析。这些分析通常包括以下几个方面:
1)年龄和性别预测:面部识别机使用专门的模型来预测人脸的年龄和性别。例如，DeepFace系统的年龄预测模型平均对误差为 +/- 4.6岁，而性别预测模型的准确率达到97%。
2)情绪识别:通过分析面部表情，机器能够识别出人的情绪状态，如愤怒、快乐等。
3)面部特征点定位:定位面部的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，这有助于更准确地分析面部属性。
4)其他属性分析:除了基本的年龄和性别外，面部识别机还能检测是否佩戴眼镜、头部姿态、是否闭眼等多种属性。
在进行人脸属性分析时，面部识别机会先侦测脸部区域，然后对脸部方向进行调整，接着将图片数据化以便训练，通过比对数据库中的数据找到图片相似度，从而完成识别和分析过程。
人脸识别门禁系统作为智能门禁系统，在很多领域应用广泛，一般常用的领域主要是
1）智慧交通领域，用在高铁、机场、地铁等交通枢纽中，机场、海关、汽车站等人流量、密集度都很大，这里应用人脸识别闸机能够地协助车站管理方加强对进站旅客的管理工作。还能通过人脸识别锁定和追逃嫌犯和不法分子，提高车站和管理效率。
2）智慧社区楼宇管理，大部分小区和写字楼做到封闭式管理，不过北京朗铭的人脸识别门禁系统能够存储小区业主入住时所登记的身份信息在进出时自动识已注册登记人员，人员进出小区时系统会自动判断人员是否为内部人员和外来陌生人员，外来人员要做相应身份登记才能通行，有效保障小区和写字楼的环境。
3）智慧工地实名制管理，建筑工地使用人脸识别门禁系统可以实现智能化管理，使用北京朗铭人脸识别门禁系统与管理部门联动，管理工地内人员出入权限，通过人脸识别门禁系统与后台管理系统结合，可实现人员身份识别、大屏实时显示工地内人员工种和数量、员工考勤、访客登记、陌生人提醒、日常数据统计、查询等功能。
4）智慧学校门禁系统管理，智慧出入口控制，很多中小学和大学图书馆及宿舍等场合均采用北京朗铭智慧校园人脸识别门禁系统，近年来校园问题一直是社会各界关注的焦点，人脸识别门禁系统可以有效地控制外来人员随意出入，学生进出时自动信息至家长手机，让家长能及时知道孩子的动态司时为校园提供有力保障。
随着技术的发展，人脸识别机的精度和应用范围不断扩大，它们在提升安全性、便捷性和智能化水平方面发挥着越来越重要的作用。我们是一家专注于人脸识别系统供应的人工智能公司，提供包括门禁通行、无感考勤等在内的多种解决方案。