駿裕隆智能真3D人臉識別,定做駿裕隆智能3D人臉識別機制作精良

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3D 人臉識別儀基本技術參數 尺寸 355 x 132 x 116 mm 認證方式 1：1或者1：N 模板容量 6萬個人臉模板 登錄事件儲存 100,000個事件 認證方式 臉形/卡＋臉形/＋臉形 聯網方式 TCP/IP, RS232 Wiegand接口 2個端口（輸入/輸出），支持韋根26/34/64等格式 LCD 4英寸彩色顯示屏 聲音與界面 中英文語音 工作電壓 24VDC 工作溫度 0℃～35℃
3D人臉識別儀功能特點： 出色的比對算法 在1秒鐘內完成認證 可區(qū)分雙胞胎 使用40000個數據點進行匹配 使用方便 帶安全帽，留胡須均不影響認證效果； 日夜均可使用 免接觸 － 無磨損又衛(wèi)生 4英寸彩色屏方便人員定位 認證后的語音及畫面提示 易于安裝 嵌入式平臺，包括處理單元及生物認證單元 門禁功能設計－ IP聯網方式 支持現有的門禁控制器及讀卡器 大容量 每臺機人數2000人以下，可采用1：N方式，1秒內完成認證 認證采用1：1模式，大可以存儲6萬個人臉模板 多種認證模式 可以結合IC卡，及人臉識別來實現人員驗證的方便性及安全性。

3D 人臉識別技術在實驗室中心測試 二維識別與三維識別 驗證效果 登記過程 認證機構新加坡外來檢查站(ICA)測試單 登記過程 登記人數 ~ 1018 72% 人 45% 帶眼鏡 實驗時間 – ,每天 ，一個月內 三維臉形登記結果 98.3% 自行登記 1.7% 需要操作員協助 0% 錯誤登記 3-5 秒/1 次識別 平均1 秒內能識別 結果: 二維 -- -- 三維 對析如圖 2D 臉形識別 錯誤接受概率: 1.2% 錯誤拒絕概率: 9.79% 1/100 錯誤接受率, 近1/10 的錯誤拒絕率 3D 臉形識別 錯誤接受概率: 0.0047% 錯誤拒絕概率: 0.103% 47/1,000,000 錯誤接受率, 1/1000 錯誤拒絕率 ICA 測試結果 相同的時間和圖像,三維臉形識別比二維臉形識別得到更好的結果. 三維臉形識別 能夠成功地辨認識別, 每次, 99.7% of 參與者. - 12 - 3 個星期后,參與者得到了驗證 識別速率 (1:1) 可以達到 ICA 公認基本參數

3D人臉識別儀在司法監(jiān)獄的應用，有效鑒別雙胞胎。
3D三維臉形識別儀是世界上首部真正的三維臉形識別儀，它運用了了專利的光學、目標定向與影像追蹤技術，和高速運算能力的識別演算法建立臉部的三維計量學與攝影追蹤系統(tǒng)，這個系統(tǒng)通過獲取與處理三維臉形資料方面的創(chuàng)新，使其得以提供實時準確的臉形識別，并因此取得了同業(yè)的地位。 三維臉形識別系統(tǒng)特有的比對引擎與演算法，及近紅外光即時三維表面掃描的運用，使高速準確的識別成為可能。傳統(tǒng)門禁系統(tǒng)中的身份驗證存在著嚴重的安全性隱患，如、的和盜用、不正當的轉借、 遺失等問題。問題的根本是由于這些傳統(tǒng)的身份認證技術并不是真正的對人本身的認證，而只是對 或某種物品的認證。生物識別是利用人體生物特征進行身份認證，避免了傳統(tǒng)身份驗證存在的嚴重的安 全性隱患。人們已經發(fā)展了手形識別、指紋識別、面部識別、發(fā)音識別、虹膜識別等多種生物識別技術。 目前市場上用得較多的是接觸式的指紋識別和手形識別。人臉識別技術是非接觸式識別、使用方便，而且準確率高、識別速度快，深受金融行業(yè)、公獄、行業(yè)、邊境管制等對保安要求較高的行業(yè)歡迎。 Morpho推出了全球個突破性的3D（三維）人臉生物識別技術和產品。因為人的臉部并不是平坦的，所以3D人臉識別技術的算法比2D(二維)的算法有更高的度。遠遠其他的人臉識別產品，在業(yè)界創(chuàng)造了地位。3D人臉識別技術適用于度要求高的門禁控制、司法監(jiān)獄、邊境管制、電子和等。
技術流程
人臉識別系統(tǒng)主要包括四個組成部分，分別為：人臉圖像采集及檢測、人臉圖像預處理、人臉圖像特征提取以及匹配與識別。 人臉圖像采集及檢測 人臉圖像采集：不同的人臉圖像都能通過攝像鏡頭采集下來，比如靜態(tài)圖像、動態(tài)圖像、不同的位置、不同表情等方面都可以得到很好的采集。當用戶在采集設備的拍攝范圍內時，采集設備會自動搜索并拍攝用戶的人臉圖像。 人臉檢測：人臉檢測在實際中主要用于人臉識別的預處理，即在圖像中準確標定出人臉的位置和大小。人臉圖像中包含的模式特征十分豐富，如直方圖特征、顏色特征、模板特征、結構特征及Haar特征等。人臉檢測就是把這其中有用的信息挑出來，并利用這些特征實現人臉檢測。 主流的人臉檢測方法基于以上特征采用Adaboost學習算法，Adaboost算法是一種用來分類的方法，它把一些比較弱的分類方法合在一起，組合出新的很強的分類方法。 人臉檢測過程中使用Adaboost算法挑選出一些能代表人臉的矩形特征(弱分類器)，按照加權的方式將弱分類器構造為一個強分類器，再將訓練得到的若干強分類器串聯組成一個級聯結構的層疊分類器，有效地提高分類器的檢測速度。 人臉圖像預處理：對于人臉的圖像預處理是基于人臉檢測結果，對圖像進行處理并終服務于特征提取的過程。系統(tǒng)獲取的原始圖像由于受到各種條件的限制和隨機干擾，往往不能直接使用，必須在圖像處理的早期階段對它進行灰度校正、噪聲過濾等圖像預處理。對于人臉圖像而言，其預處理過程主要包括人臉圖像的光線補償、灰度變換、直方圖均衡化、歸一化、幾何校正、濾波以及銳化等。